成都人工智能企业诺比侃完成D+轮融资

诺比侃专注于将先进人工智能技术、数字孪生技术应用于高复杂度的开放场景中，提供具备高普适性的人工智能产品和面向轨道交通运维、智慧能源、智慧城市、智慧环境等领域的行业解决方案。

诺比侃构建的基于人工智能的轨道交通AI检测与解决方案创新应用场景，能够应用人工智能算法快速识别检测图像中的缺陷，显著提高识别效率与准确性。这一技术可减少三分之二的人工识别数量，大幅降低人工验损负荷与成本，同时保障用电安全和数据无缝对接，实现智能自动预警和快速响应，将工作效率提高3倍以上。

诺比侃的解决方案已被国家重大科技创新成果库收录并在轨道交通领域广泛应用。公司已具备国铁集团下属全部18个铁路集团公司市场准入资格，是最高等级3A级的铁路物资供应商。

据悉，诺比侃技术实力和市场表现已获业界广泛认可，营收和利润均高速增长，机构投资人包括成都科创投、博将资本等，公司已有明确的上市计划。

人工智能算法快速识别检测图像中的缺陷主要基于机器学习和计算机视觉技术，通过训练模型来识别和定位图像中的缺陷。

1. 数据采集：收集需要检测缺陷的产品图像或视频数据。

2. 数据预处理：对采集的数据进行预处理，如图像去噪、裁剪、调整大小等。

3. 特征提取：使用计算机视觉技术，将图像数据转化为机器可识别的特征向量。

4. 训练模型：使用机器学习算法对提取的特征进行训练，构建缺陷检测模型。

5. 缺陷检测：将新的产品图像或视频数据输入到训练好的模型中，通过模型预测缺陷的位置和类型。

6. 结果输出：将缺陷检测结果以图像或视频形式输出，方便操作员查看和分析。

通过这些步骤，人工智能算法能够有效地识别和检测图像中的缺陷，提高生产效率和产品质量。

在轨道交通缺陷检测领域，卷积神经网络(CNN)和YOLOv8/v7/v6/v5系列算法是两种非常有效的机器学习算法。

卷积神经网络(CNN)

CNN是一种深度学习模型，特别擅长处理图像数据。它通过模拟人脑视觉系统的结构，使用卷积层来自动提取图像的特征，并通过池化层来减少数据的维度，从而提高模型的效率和准确性。

优势：CNN能够自适应地学习图像特征，具有高度的准确性和鲁棒性。它能够处理复杂的图像数据，并通过网络的结构特点来提高特征提取的效率，缩短训练时间。

应用案例：CNN已成功应用于多种视觉任务，包括目标检测、图像分割等。在轨道交通缺陷检测中，CNN能够识别和分类路桥设施中的缺陷，如裂纹、断裂等，从而提高检测的准确性和效率。

YOLOv8/v7/v6/v5系列算法

YOLO（You Only Look Once）是一种实时目标检测算法，它通过单个网络一次性预测图像中所有目标的边界框和类别。从YOLOv1到最新的YOLOv8，每一代的迭代都在不断挑战目标检测的性能极限，提高检测速度和准确性。

优势：YOLO系列算法以其高效的检测速度和良好的识别性能成为研究的热点。它们能够在保持高准确率的同时实现较快的推理速度，特别适合于实时应用场景，如自动驾驶和轨道交通缺陷检测。

应用案例：在轨道交通缺陷检测领域，基于YOLOv8/v7/v6/v5的算法已被用于构建铁轨缺陷检测系统。这些系统支持图像、视频和实时摄像头进行铁轨缺陷检测，能够快速准确地识别出行驶环境中的关键信息，极大地提升了轨道交通系统的安全性和可靠性。