科创中国

自主可控的AI云平台是为了满足中国联通研究院日常AI算法研发需求开发的，可提供数据预处理-算法开发-封装-测试-优化的AI算法开发全生命周期闭环式服务的，使AI算法研究工作更便捷的云平台。依托此平台，中国联通研究院面向中国联通业务，尤其是工业机器视觉相关业务开发了多项视觉AI算法，并于云平台部署形成可随时调用的工业机器视觉AI能力。目前，开放的工业机器视觉AI能力包括工业PCB板质检、汽车内燃机质检、无人机车辆巡检等。本成果面向工业领域少数据、多干扰、样本不均等问题，在先进算法基础上融合或改进算法机制，创造新的模型网络结构，实现相较先进算法效果进一步提升，在各场景达到国际领先，可在相关工业视觉领域大规模推广。

自主可控的AI云平台5大技术优势：1.多种便捷的在线数据标注工具，支持多人在线协同标注，包括图片分类标注、图片多标签标注、目标检测标注、目标追踪标注、折线图标注、语音转写标注、文本分类标注等工具，并在目标检测类型的标注上开发了人机协同标注工具；2.多类型可自定义算法开发测试环境，将算法开发所需的深度学习框架、相关python库等打包为docker镜像，供开发者使用，开发者在开发时可直接启动，无需重复搭建环境；3.代码式及可视化算法开发功能，提供两种算法开发IDE，供不同类型开发者使用；4.一键式算法部署功能，提供完善引导流程，将算法进行容器化封装并运行的服务，帮助开发者快速将算法进行云化部署；5.算法及应用测试能力，提供工具对算法及应用常见性能，如正确返回率、响应时间等进行测试，帮助开发者快速查找问题。工业机器视觉AI能力技术优势：1.多尺度特征融合方法，解决了对细粒度瑕疵的高精度检测问题；2.改进通道注意力机制，加入图像认知学习通道设计，解决了多干扰导致的同类型单阶段检测方法在工业视觉应用困难的缺陷；3.采用预训练模型，解决行业数据少的问题。

项目的AI云平台具备以云服务方式提供AI算法训练及推理服务的能力，针对各工业视觉场景开发的AI算法在AI云平台部署后，可供随时调用，具有极高泛化能力且支持二次开发。

该项目产出的工业机器视觉AI能力在多项指标上均达到行业领先，具备极高落地商用价值，通过迁移学习等方法也可快速迁移至相近场景，具备规模化部署能力。

中国联通研究院（以下简称联通研究院）是联通集团直属研发机构，定位于联通集团管理决策和生产运营的高端智库以及企业研发和创新体系的核心组成部分。联通研究院研发体系主要包括“企业智库”、“技术研发”和“应用创新”三大板块，基本覆盖了通信与信息技术的全部技术领域。在技术研发板块，联通研究院主要围绕大数据、云计算、物联网、终端与智能卡四大领域，以联通集团发展需求为导向，以技术演进和客户需求为双轮驱动开展研发工作。联通研究院在众多行业国际组织及协会中均占有一席之位，累计国家级、省部级、主要标准组织及行业协会、集团级等获奖80余项。知识产权近千余项，其中授权发明专利600余项，国际标准组织中承担项目80余项。联通研究院聚焦产业互联网技术和创新业务，开展技术研发和课题研究工作，并不断加大成果向市场化转换的落地应用推广力度。重视研发成果与市场一线需求的紧密结合，推动研究院的研发能力和成果向产品化、市场化方向发展。自主研发了30余款平台、终端、应用软件等产品，包括服务集团内部生产运营管理的工具型产品、面向行业用户的应用级产品及面向公众客户的消费级产品。

本项目针对不同场景中对检测效果和检测速度需求的不同，共开发训练获得了三种模型，分别为小型、中型、大型，模型的数据量依次变大，检测效果依次变好，推理速度依次变慢。在多类车辆的检测识别应用中，其输入图像分辨率为1920*1080，IoU阈值为50%时，基于小型模型，平均检测精度均值mAP=56.6%，平均检测时间为21ms；基于中型模型，平均检测精度均值mAP=59.0%，平均检测时间为28ms；基于大型模型，平均检测精度均值mAP=59.3%，平均检测时间为40ms。实验证明，以上三种模型均可较好的实现车辆目标检测任务，模型性能衡量指标mAP@.50分别为56.6%、59.0%、59.3%。将本算法应用于工程车辆监管、道路巡检、露天停车场管理等场景下，有效地提高了特定目标检出能力，提高目标检测的精度和实时性，降低目标的重复检测率、误检率，节能降耗，提高巡检质量和安全性，避免大量人工巡查视频录像，实现降本增效的目的。经过多次实验对比分析,证明该无人机巡检算法实时性好,识别准确率高,能在多种复杂的交通路况中发挥很好的辅助决策作用。

希望以技术合作的形式，对本成果进行成果转化。在落地过程中，也希望能保证本成果的规模化应用。如有可能，希望在本成果落地后进行持续技术深化，并且将迭代后的技术进一步进行成果转化。