Jan, 2024
基于图像的深度学习技术对智能数字孪生的综述
Image-based Deep Learning for Smart Digital Twins: a Review
Md Ruman Islam, Mahadevan Subramaniam, Pei-Chi Huang
TL;DR通过持续数据同化，智能数字孪生系统（SDTs）在多个领域中使用图像数据观察和学习系统行为，并控制其行为，从而提高复杂系统的性能优化。本文聚焦于不断同化物理系统中的图像数据来发展基于图像的 SDTs 的各种方法及相关挑战，并讨论了设计和实现 DL 模型用于 SDTs 所面临的挑战，包括数据采集、处理和解释等方面。此外，还提供了关于发展新的基于图像的 DL 方法以构建稳健 SDTs 的未来方向和机会，包括利用生成模型进行数据增强，开发多模态 DL 模型，以及探索与 5G、边缘计算和物联网等其他技术的融合。本文描述了基于图像的 SDTs，使得数字孪生系统（DT）的范式能够在广泛的领域得到更广泛的应用，并开发新的方法以提高 SDTs 在复制、预测和优化复杂系统行为方面的能力。