सरकारी संस्थाओं के लिए वस्तु पहचान
सड़क रखरखाव और अपशिष्ट प्रबंधन को अनुकूलित करने के लिए हवाई इमेजरी के लिए हमारे उन्नत ऑब्जेक्ट डिटेक्शन प्लेटफ़ॉर्म की शक्ति का उपयोग करें
अपशिष्ट और मलबे का पता लगाना
कचरे की पहचान और वर्गीकरण के लिए महत्वपूर्ण प्रयास और संसाधनों की आवश्यकता होती है, हालाँकि, FlyPix AI कृत्रिम बुद्धिमत्ता का उपयोग करके कचरे का पता लगाने को स्वचालित कर सकता है। हमारा अत्याधुनिक सॉफ़्टवेयर उच्च-रिज़ॉल्यूशन वाली हवाई तस्वीरों में विभिन्न वस्तुओं का पता लगाने और पहचानने के लिए मशीन लर्निंग एल्गोरिदम का लाभ उठाता है, जिसमें विभिन्न प्रकार के कचरे, जैसे निर्माण मलबा, खतरनाक कचरा, इलेक्ट्रॉनिक कचरा और अन्य प्रकार के कचरे शामिल हैं। इमेज प्रोसेसिंग का उपयोग करके कचरे का पता लगाने से मैन्युअल पहचान विधियों की तुलना में महत्वपूर्ण समय और संसाधन बचते हैं और सरकारी एजेंसियों को महत्वपूर्ण जानकारी प्रदान कर सकते हैं और किसी विशेष क्षेत्र में अपशिष्ट प्रदूषण के पैमाने और दायरे को बेहतर ढंग से समझ सकते हैं। FlyPix AI पुनर्चक्रणीय कचरे की पहचान करने में भी मदद कर सकता है। प्लास्टिक, कागज और धातु जैसे विभिन्न प्रकार के पुनर्चक्रणीय सामग्रियों के अनुरूप विशिष्ट पैटर्न और विशेषताओं के लिए छवियों का विश्लेषण करके, FlyPix इन सामग्रियों की पहचान कर सकता है और उन्हें तदनुसार वर्गीकृत कर सकता है। पुनर्चक्रणीय कचरे का पता लगाने के लिए कृत्रिम बुद्धिमत्ता का उपयोग करने से लैंडफिल या पर्यावरण में समाप्त होने वाले कचरे की मात्रा को कम करने में मदद मिल सकती है, जो अधिक टिकाऊ और पर्यावरण के अनुकूल कचरा प्रबंधन प्रणाली में योगदान देता है।
सड़क और फुटपाथ निरीक्षण
फ्लाईपिक्स एआई का उपयोग सड़क रखरखाव और फुटपाथ निरीक्षण के लिए किया जा सकता है, जिससे नुकसान और गिरावट की कुशल और सटीक पहचान हो सकती है। हमारा प्लेटफ़ॉर्म सड़कों और फुटपाथों पर गड्ढों और दरारों की पहचान करने और उनका पता लगाने के लिए मशीन लर्निंग एल्गोरिदम का उपयोग करता है, जो पैटर्न और विशेषताओं के लिए उच्च-रिज़ॉल्यूशन वाली हवाई छवियों का विश्लेषण करता है, जैसे कि सतह की बनावट, रंग और आकार में परिवर्तन। एक बार पहचाने जाने के बाद, फ्लाईपिक्स एआई क्षतिग्रस्त क्षेत्रों को वर्गीकृत और मैप कर सकता है, जिससे सड़क और फुटपाथ रखरखाव दल मरम्मत को प्राथमिकता दे सकते हैं और संसाधनों को अधिक प्रभावी ढंग से आवंटित कर सकते हैं। सड़क और फुटपाथ निरीक्षण के लिए कृत्रिम बुद्धिमत्ता का उपयोग करने से इस प्रक्रिया की समग्र दक्षता और सटीकता बढ़ सकती है, क्योंकि यह बड़े क्षेत्रों को जल्दी से कवर कर सकता है और पारंपरिक जमीनी स्तर के निरीक्षणों में छूट जाने वाले नुकसान का पता लगा सकता है।