12月19日

北斗守护地下燃气管道：一键生成管网图，无人机高效自主巡检

管道腐蚀、管道附近有第三方施工、管道受地质灾害影响变形断裂，是造成燃气泄漏的主因，但通常1小时只能巡检2公里左右。北斗高精度无人机搭载激光甲烷探测仪，以厘米级定位沿预设管线路线自主巡检，巡检2公里复杂山路只需8分钟。在四川乐山，中石油西南油气田建设的燃气“无泄漏”示范区迈出了城镇燃气安全管理数字化转型的一步，北斗时空智能融入示范区燃气安全生产工作的全面感知、智能分析、综合管控等环节，示范区建设方千寻位置网络有限公司日前介绍，示范区使用北斗近一年来报警及时准确，事件响应率100%。在四川乐山夹江县的山林里，燃气巡检人员带着探测仪和干粮沿管道标志桩徒步，关注管道腐蚀情况、管道附近是否有第三方施工、管道是否受地灾影响变形断裂，这些是造成燃气泄漏的主要原因，但通常1小时只能巡检2公里左右。而在北斗高精度时空服务的加持下，巡检效率得到提升。来源：澎湃新闻

太酷啦，谷歌提出像素对齐的语言模型

为了使大型语言模型具备定位能力，谷歌与加州大学圣地亚哥分校的团队发布论文，提出了像素对齐语言模型(PixelLLM)。该模型在本地化的图像字幕数据上进行预训练，其中每个单词都标有像素位置，以学习单词和图像像素之间的对齐。PixelLLM可以应用于各种本地化任务，例如，将位置作为输入时的位置条件字幕，以及在生成位置作为输出时引用本地化。将位置作为输入时，模型会执行位置条件字幕，为指定对象或区域生成字幕；当生成位置作为输出时，模型会对语言模型生成的每个输出词进行像素坐标回归，从而执行密集词接地。对图像中特定位置进行详细描述，并准确指出其位置。该模型可用于各种位置感知视觉语言任务，包括指代定位、位置条件字幕和密集物体字幕，并在RefCOCO和Visual Genome上取得了最先进的性能。来源：微信公众号【AI研习社】

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