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本文摘要:毫无疑问,无人机正在成为产业4.0的一部分。

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毫无疑问,无人机正在成为产业4.0的一部分。无人机与人工智能相结合时,拥挤的施工现场、壮丽的太阳能阵列海面、无止境的农场、鲨鱼捕食的海滩等给人类管理者带来了新的视角。这种视角使我们有能力更广泛、更清楚、更好地理解,将无人机收集的图像转换成大型数据集,融合强大的分析软件,从而获得前所未有的数据收集、分析、管理、保障和预测能力。

随着无人机技术的极大发展和普及,作为保障、测量、测量和监测等多种任务使用的高分辨率图像的可用性正在下降。人工智能作为无人机产业最重要的应用目标之一,有效利用无人机收集的大型数据集,意味着数据集可以自动报废。目前市场上已经有很多成熟期软件公司为用户获取基于人工智能的数据分析解决方案,使非结构化无人机数据能够“操作者”并获得有价值的分析结果,需要耗时的手动分析。

1.实际智能分析从农业到建筑,从能源到安全/里屋,深度自学或机器学习算法的使用已经涵盖了无人机适用的许多水平领域。例如,2017年底,Pix4D开始在机器学习算法中应用各种摄影测量,将三维点云分类为建筑物、道路或植物等类别。

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现在,您可以使用多种智能工具计算树的数量,并确认高度和种类。还可以使用工具来确认道路、建筑物或植物表面的数量。可以计算停车场的汽车数量。

Pix4D还与Hummingbird合作开发了软件,帮助农场管理者和农艺师解决严重损害生产力的作物和植物病问题。他们将特定的机器学习功能添加到强大的算法中,找到并解密隐藏的模式,帮助客户构建更准确的临床和目标处置。Ardenna正在利用图像处理和人工智能进行自动检测,并对铁路及风力涡轮机检查期间发现的异常情况进行分类和报告。

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无人机进行铁路检查后,他们在100英里铁路上收集了约40,000张图像,该公司的软件可以自动检测30种不同类型的异常发生,并处置近5个小时。Skycatch的系统可以在施工现场继续进行自动化工作,通过深入的自学模式可以识别和跟踪施工现场的资产和材料。这种动态跟踪可以用作预测项目延迟,随着时间的推移,该系统将自学防止这种延迟的方法,帮助建筑公司节省大量成本。

2017年美国再次发生哈维飓风灾害后,EagleViewTechnologies用于机器学习算法,制作房地产分析数据。通过这种方法,保险公司能够分析无人机图像,有效地对损失进行分类,在飓风后缓慢处理大量补偿方面起到了最重要的作用。澳大利亚的Westpac集团推出了世界上第一个自动鲨鱼监测无人机系统SharkSpotter。Sharks Potter以简单的深度自学框架为基础,开发了一种算法,可以通过具有物体识别功能的无人机,动态检测和识别水下鲨鱼的捕食迹象,并缓慢应对海滩附近鲨鱼的潜在威胁。

美国公司Nanonets可能反对为其他企业或软件开发人员建立机器学习模式。所有客户需要做的是发送样品,以便模型能够自行学习,例如检查太阳能发电站或计算图像中的某些物体。

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Nearthlab是一家韩国软件公司,目前正在开发能够自动检测和报告照片中风力涡轮叶片损坏的解决方案。通过应用该技术,客户可以更慢地识别损伤,并在必要时启动相关措施。普华永道英国是世界上第一家进行无人驾驶飞机库存审计的公司。

公司用无人机拍摄和拍摄英国最后一个煤炭发电站之一煤炭储量的图像,用点云“数字双胞胎”模型测量了煤堆的体积。测量结果显示,准确度最高可达99%。


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