智能环保实战案例库

从智能垃圾分类、互联网种树、到智能快递 …… 如今,互联网、大数据、人工智能这些现代科学技术正逐渐走入生态环保领域,助力绿色产品生产,拓宽环保范围,让『智能环保』从高高在上的云端降落到人人能参与的行动平台上,并与大家一起守护着绿水青山。人工智能,通过规范环境监测、自然资源管理、污染物排放预测、智能垃圾分拣等相关数据模型,将有效提高环保行业智能化水平。同时,海洋作为人类赖以生存和发展的重要空间,拥有丰富的物质和能量资源,是各国战略利益竞争的制高点。我国拥有 300 多万平方公里的管辖海域和 1.8 万公里大陆岸线,拥有广泛的海洋战略安全和发展利益。因此,利用新一代信息技术,构建以海洋信息智能化基础设施为核心的海洋信息体系,加快海洋核心智能科技的创新研发,实施智慧海洋工程,为海洋资源开发利用、海洋经济发展、海洋生态环境保护和海洋权益维护,提供全面透彻的信息感知、泛在随行的通信保障和精准智能的决策服务,创新海洋治理体系,构筑全球竞争优势,从而全面提升认识海洋和经略海洋的能力势在必行。跨象乘云™ 为高校大数据与人工智能实验室,大数据与人工智能实验平台建设,提供海量实战项目案例库,360° 全方位覆盖数据科学、机器学习、深度学习与新一代人工智能技术在智慧海洋领域的各方面应用 ——

  • 垃圾分拣:通过计算机视觉识别,自动实现垃圾归类分拣,与分类回收。
  • 日志分析:基于数字化的航海日志信息,获取船舶位置及天气数据,优化航线规划。
  • 水文环境:结合深海温度,盐度,氧气,叶绿素等化学微生物数据,实现深海生态环境分析。
  • 捕捞监控:通过监控图片识别捕捞鱼类,避免海洋过度捕捞受保护海洋鱼类,提升海洋管理效率。
  • 灾难预测:分析潮汐,海浪高度,海温,风速,热带气旋,深海传感器等海洋气象数据,进一步有效预测海啸、飓风等海洋灾难性事件发生几率。
  • 海洋对象识别:结合深度学习目标检测技术,对浮标,各类船只等物体实时识别,提升航行安全。

通过面向垂直行业的海量案例聚焦实战,以及完整的『端到端』业务流程演示与上机操作训练,让学生获取跨学科,跨专业知识认知并真正了解如何将数据科学、机器学习、深度学习、人工智能技术与产业应用的业务背景结合在一起,以及了解企业实施技术需求。通过直观而具备针对性的实践训练,使学生在短时间内得到应用技术技能的提升,更进一步满足职业岗位对工作技能的需求。

案例演示:海洋过度捕捞智能监控


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