我們與安提國際的合作無懈可擊,技術支援團隊非常有幫助,極具能力和響應迅速。
— Toke Nielsen,軟體及電腦視覺開發人員,sScale 項目負責人
挑戰:過時的系統與現代人工智慧需求
傳統透過手動式木材堆測量是一個緩慢且人工密集的過程,不僅準確性低,而且在惡劣天氣下還會對工人構成安全風險。
Dralle A/S 是林業數位科技的產業領導者,其傳統方法的木材堆測量系統面臨嚴重的限制。他們最初的系統是一個採用傳統電腦視覺技術(即分水嶺演算法和霍夫變換)的 x86 平台,無法跟上現代人工智慧的需求。
這些限制顯而易見:機器學習執行速度緩慢、運算處理能力不足以準確檢測原木端點,而且體積龐大,不適合他們的相機盒。這些限制最終導致先進的人工智慧和機器學習無法在現有平台上使用,迫使 Dralle 走向一個關鍵轉折點:需要一個能夠利用先進 AI 和機器學習功能的解決方案。