毫無疑問的闹，無人機(jī)應(yīng)用正在成為工業(yè)4.0的一個組成部分。當(dāng)無人機(jī)與人工智能相結(jié)合乍之，無論是在繁忙的施工現(xiàn)場符破、壯觀的太陽能陣列上空，還是在一望無際的農(nóng)場促奇、鯊魚出沒的海灘瞭阔，兩者不斷為人類管理者提供全新的視覺。
這種視覺讓我們有能力看得更廣露龙、更清晰撵靴、更深入，而當(dāng)無人機(jī)采集的圖像轉(zhuǎn)化為大型數(shù)據(jù)集注辜，并結(jié)合強(qiáng)大的分析軟件招砌，則為我們提供了前所未有的數(shù)據(jù)采集、分析策洒、管理粉私、維護(hù)與預(yù)測能力。
隨著無人機(jī)技術(shù)的不斷發(fā)展和普及近零，用于維護(hù)诺核、測量、測繪和監(jiān)測等各種任務(wù)的高分辨率圖像的可用性正在增加久信。作為人工智能在無人機(jī)行業(yè)中最重要的應(yīng)用目標(biāo)之一窖杀，有效利用無人機(jī)收集的大型數(shù)據(jù)集則意味著可對數(shù)據(jù)集以自動化方式進(jìn)行處理。
在目前裙士，市場上已經(jīng)有許多成熟的軟件公司為用戶提供基于人工智能的數(shù)據(jù)分析解決方案入客，使非結(jié)構(gòu)化無人機(jī)數(shù)據(jù)“可操作”并獲得有價值的分析結(jié)果，而無需耗時的手動分析腿椎。
1.實(shí)踐中的智能分析
從農(nóng)業(yè)到建筑桌硫，從能源到安全/安防，深度學(xué)習(xí)或機(jī)器學(xué)習(xí)算法的使用已經(jīng)涵蓋了無人機(jī)應(yīng)用的許多垂直領(lǐng)域啃炸。
例如鞍泉，在2017年底皱埠，Pix4D已經(jīng)開始使用機(jī)器學(xué)習(xí)算法進(jìn)行多種攝影測量應(yīng)用，將3D點(diǎn)云分類為建筑物咖驮，道路或植被等類別番搅，而現(xiàn)在已經(jīng)可以使用各種智能工具來計(jì)算樹木數(shù)量并確定它們的高度和種類，甚至可以使用這些工具來確定道路市口、建筑物或植被表面計(jì)數(shù)瘸拳，還可以計(jì)算停車場中的汽車數(shù)量，或一定區(qū)域中適合安裝太陽能電池的屋頂穗俩。
Pix4D還與Hummingbird合作開發(fā)了一款軟件眠乏，幫助農(nóng)場經(jīng)理和農(nóng)藝師解決那些導(dǎo)致生產(chǎn)力受到嚴(yán)重破壞的作物和植物病害問題。他們將特定的機(jī)器學(xué)習(xí)功能添加到強(qiáng)大的算法中熏祝，以發(fā)現(xiàn)和破譯隱藏的模式羽傻，從而幫助客戶實(shí)現(xiàn)更準(zhǔn)確的診斷和針對性處理。
Ardenna公司正在利用圖像處理和人工智能進(jìn)行自動檢測们眶，對鐵路和風(fēng)力渦輪機(jī)檢查過程中發(fā)現(xiàn)的異常情況進(jìn)行分類和報告法厢。在無人機(jī)進(jìn)行鐵路檢查后，他們收集了來自100英里鐵軌的大約40,000張圖像嘶违，而該公司的軟件可以自動檢測30種不同類型的異常怎猜，處理時間不到5小時。
Skycatch的系統(tǒng)則可以在施工現(xiàn)場執(zhí)行自動化任務(wù)旭贬，通過深度學(xué)習(xí)模型識別和跟蹤施工現(xiàn)場的資產(chǎn)和物料交付怔接。像這樣的實(shí)時跟蹤可以用于預(yù)測項(xiàng)目延遲，而隨著時間的推移稀轨，該系統(tǒng)可以學(xué)習(xí)如何防止這種延遲扼脐，以幫助建筑公司節(jié)省大量資金。
在2017年美國發(fā)生哈維颶風(fēng)災(zāi)害后奋刽，EagleView Technologies使用機(jī)器學(xué)習(xí)算法來創(chuàng)建房產(chǎn)分析數(shù)據(jù)瓦侮。這種方法使得保險公司可以分析無人機(jī)圖像并有效地對損害進(jìn)行分類，這對于在颶風(fēng)后快速處理大量索賠起到了非常重要的作用杨名。
澳大利亞的Westpac集團(tuán)推出了世界首個自動化鯊魚監(jiān)測無人機(jī)系統(tǒng)Shark Spotter脏榆，該系統(tǒng)基于復(fù)雜的深度學(xué)習(xí)框架開發(fā)了一種算法猖毫，可通過配備物體識別功能的無人機(jī)來實(shí)時檢測和識別水中鯊魚的出沒跡象台谍，并快速應(yīng)對海灘附近的鯊魚潛在威脅。
美國公司Nanonets可為其他企業(yè)或軟件開發(fā)商在構(gòu)建機(jī)器學(xué)習(xí)模型方面提供支持吁断。所有客戶需要做的是向他們發(fā)送一些樣本趁蕊，以便模型可以從中學(xué)習(xí)，例如檢查太陽能電廠或計(jì)算圖像中的某種物體仔役。
Nearthlab是一家韓國軟件公司妒贞，目前正在開發(fā)一種解決方案翁写，可以自動檢測并報告照片中風(fēng)力渦輪機(jī)葉片的損壞情況。通過應(yīng)用此技術(shù)剑银，客戶可以快速識別損壞汰检，并在需要時啟動相關(guān)措施。
普華永道英國是全球首家使用無人機(jī)進(jìn)行庫存盤點(diǎn)審計(jì)的公司锄垛。公司用無人機(jī)拍攝英國最后一家燃煤電站之一的燃煤儲量何杈，并將其拍攝的圖像用于創(chuàng)建點(diǎn)云“數(shù)字孿生”模型，以測量煤堆的體積默峦。據(jù)測量結(jié)果剿液，準(zhǔn)確率超過99%。
2.人工智能的加速應(yīng)用
根據(jù)DRONEII最近對無人機(jī)數(shù)據(jù)分析軟件開發(fā)商的一項(xiàng)調(diào)查袱类，無人機(jī)及相關(guān)的人工智能分析技術(shù)已經(jīng)在能源寨支、安全/安防、建筑趣匪、礦業(yè)惭舒、油氣開采、物流竹观、農(nóng)業(yè)镐捧、保險、地產(chǎn)臭增、交通等多個行業(yè)都得到了廣泛應(yīng)用懂酱。
根據(jù)調(diào)查數(shù)據(jù)，大多數(shù)公司都致力于為能源行業(yè)開發(fā)用于數(shù)據(jù)分析的無人機(jī)軟件誊抛，可見該行業(yè)無人機(jī)應(yīng)用的廣闊前景列牺。
許多受訪者表示，使用數(shù)據(jù)分析軟件不僅可以實(shí)現(xiàn)工業(yè)資產(chǎn)的可視化拗窃，還可以識別和管理維護(hù)問題或異常狀況瞎领。
受訪企業(yè)參與的第二大應(yīng)用行業(yè)是建筑業(yè)。其中随夸，大多數(shù)應(yīng)用涉及監(jiān)測施工現(xiàn)場的變化或庫存量的測量九默。
在礦業(yè)，采石和石油/天然氣開采行業(yè)宾毒，無人機(jī)軟件工具主要用于監(jiān)控站點(diǎn)進(jìn)度驼修，測繪整個采礦站點(diǎn)的數(shù)據(jù)，或計(jì)算采掘量卸橘。
調(diào)查還顯示敌夜，37%的受訪者僅使用人工智能算法，而63%的受訪者仍然信賴結(jié)合了機(jī)器學(xué)習(xí)或深度學(xué)習(xí)方法的傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)視覺軟件。此外数凫，沒有一家無人機(jī)數(shù)據(jù)分析服務(wù)商表示其既不使用機(jī)器學(xué)習(xí)也不使用深度學(xué)習(xí)算法奖冻。
在僅使用AI驅(qū)動軟件的公司中，50%的公司同時采用了深度學(xué)習(xí)和機(jī)器學(xué)習(xí)算法森烦，30%只使用機(jī)器學(xué)習(xí)算法癞糙，而20%只使用深度學(xué)習(xí)算法。
在目前维愈，雖然大多數(shù)無人機(jī)數(shù)據(jù)分析公司仍在使用傳統(tǒng)方法處理從無人機(jī)獲取的數(shù)據(jù)狡氏，但是所有參與者對是否部署人工智能工具做出積極回應(yīng)的事實(shí)再次表明人工智能對無人機(jī)行業(yè)越來越重要。
DRONEII認(rèn)為碗挟，人工智能還不是所有大數(shù)據(jù)分析問題的解決方案伍毙。人工智能技術(shù)(機(jī)器學(xué)習(xí)或深度學(xué)習(xí))及其結(jié)果僅與用于構(gòu)建分類模型的訓(xùn)練數(shù)據(jù)表現(xiàn)得一樣好。
DRONEII預(yù)測竞谒，進(jìn)一步利用和開發(fā)這些強(qiáng)大的智能數(shù)據(jù)處理工具將大大減少大數(shù)據(jù)的處理時間丐重，而這正是目前的一個巨大挑戰(zhàn)。
此外杆查，雖然目前更多的軟件開發(fā)人員聚焦于能源扮惦，建筑，采礦和采石業(yè)等更為成熟的行業(yè)亲桦，但在未來崖蜜，保險，農(nóng)業(yè)客峭，房地產(chǎn)和物流運(yùn)輸?shù)刃袠I(yè)都將越來越多地尋求無人機(jī)相關(guān)分析軟件的幫助豫领。
這種視覺讓我們有能力看得更廣露龙、更清晰撵靴、更深入，而當(dāng)無人機(jī)采集的圖像轉(zhuǎn)化為大型數(shù)據(jù)集注辜，并結(jié)合強(qiáng)大的分析軟件招砌，則為我們提供了前所未有的數(shù)據(jù)采集、分析策洒、管理粉私、維護(hù)與預(yù)測能力。
隨著無人機(jī)技術(shù)的不斷發(fā)展和普及近零，用于維護(hù)诺核、測量、測繪和監(jiān)測等各種任務(wù)的高分辨率圖像的可用性正在增加久信。作為人工智能在無人機(jī)行業(yè)中最重要的應(yīng)用目標(biāo)之一窖杀，有效利用無人機(jī)收集的大型數(shù)據(jù)集則意味著可對數(shù)據(jù)集以自動化方式進(jìn)行處理。
在目前裙士，市場上已經(jīng)有許多成熟的軟件公司為用戶提供基于人工智能的數(shù)據(jù)分析解決方案入客，使非結(jié)構(gòu)化無人機(jī)數(shù)據(jù)“可操作”并獲得有價值的分析結(jié)果，而無需耗時的手動分析腿椎。
1.實(shí)踐中的智能分析
從農(nóng)業(yè)到建筑桌硫，從能源到安全/安防，深度學(xué)習(xí)或機(jī)器學(xué)習(xí)算法的使用已經(jīng)涵蓋了無人機(jī)應(yīng)用的許多垂直領(lǐng)域啃炸。
例如鞍泉，在2017年底皱埠，Pix4D已經(jīng)開始使用機(jī)器學(xué)習(xí)算法進(jìn)行多種攝影測量應(yīng)用，將3D點(diǎn)云分類為建筑物咖驮，道路或植被等類別番搅，而現(xiàn)在已經(jīng)可以使用各種智能工具來計(jì)算樹木數(shù)量并確定它們的高度和種類，甚至可以使用這些工具來確定道路市口、建筑物或植被表面計(jì)數(shù)瘸拳，還可以計(jì)算停車場中的汽車數(shù)量，或一定區(qū)域中適合安裝太陽能電池的屋頂穗俩。
Pix4D還與Hummingbird合作開發(fā)了一款軟件眠乏，幫助農(nóng)場經(jīng)理和農(nóng)藝師解決那些導(dǎo)致生產(chǎn)力受到嚴(yán)重破壞的作物和植物病害問題。他們將特定的機(jī)器學(xué)習(xí)功能添加到強(qiáng)大的算法中熏祝，以發(fā)現(xiàn)和破譯隱藏的模式羽傻，從而幫助客戶實(shí)現(xiàn)更準(zhǔn)確的診斷和針對性處理。
Ardenna公司正在利用圖像處理和人工智能進(jìn)行自動檢測们眶，對鐵路和風(fēng)力渦輪機(jī)檢查過程中發(fā)現(xiàn)的異常情況進(jìn)行分類和報告法厢。在無人機(jī)進(jìn)行鐵路檢查后，他們收集了來自100英里鐵軌的大約40,000張圖像嘶违，而該公司的軟件可以自動檢測30種不同類型的異常怎猜，處理時間不到5小時。
Skycatch的系統(tǒng)則可以在施工現(xiàn)場執(zhí)行自動化任務(wù)旭贬，通過深度學(xué)習(xí)模型識別和跟蹤施工現(xiàn)場的資產(chǎn)和物料交付怔接。像這樣的實(shí)時跟蹤可以用于預(yù)測項(xiàng)目延遲，而隨著時間的推移稀轨，該系統(tǒng)可以學(xué)習(xí)如何防止這種延遲扼脐，以幫助建筑公司節(jié)省大量資金。
在2017年美國發(fā)生哈維颶風(fēng)災(zāi)害后奋刽，EagleView Technologies使用機(jī)器學(xué)習(xí)算法來創(chuàng)建房產(chǎn)分析數(shù)據(jù)瓦侮。這種方法使得保險公司可以分析無人機(jī)圖像并有效地對損害進(jìn)行分類，這對于在颶風(fēng)后快速處理大量索賠起到了非常重要的作用杨名。
澳大利亞的Westpac集團(tuán)推出了世界首個自動化鯊魚監(jiān)測無人機(jī)系統(tǒng)Shark Spotter脏榆，該系統(tǒng)基于復(fù)雜的深度學(xué)習(xí)框架開發(fā)了一種算法猖毫，可通過配備物體識別功能的無人機(jī)來實(shí)時檢測和識別水中鯊魚的出沒跡象台谍，并快速應(yīng)對海灘附近的鯊魚潛在威脅。
美國公司Nanonets可為其他企業(yè)或軟件開發(fā)商在構(gòu)建機(jī)器學(xué)習(xí)模型方面提供支持吁断。所有客戶需要做的是向他們發(fā)送一些樣本趁蕊，以便模型可以從中學(xué)習(xí)，例如檢查太陽能電廠或計(jì)算圖像中的某種物體仔役。
Nearthlab是一家韓國軟件公司妒贞，目前正在開發(fā)一種解決方案翁写，可以自動檢測并報告照片中風(fēng)力渦輪機(jī)葉片的損壞情況。通過應(yīng)用此技術(shù)剑银，客戶可以快速識別損壞汰检，并在需要時啟動相關(guān)措施。
普華永道英國是全球首家使用無人機(jī)進(jìn)行庫存盤點(diǎn)審計(jì)的公司锄垛。公司用無人機(jī)拍攝英國最后一家燃煤電站之一的燃煤儲量何杈，并將其拍攝的圖像用于創(chuàng)建點(diǎn)云“數(shù)字孿生”模型，以測量煤堆的體積默峦。據(jù)測量結(jié)果剿液，準(zhǔn)確率超過99%。
2.人工智能的加速應(yīng)用
根據(jù)DRONEII最近對無人機(jī)數(shù)據(jù)分析軟件開發(fā)商的一項(xiàng)調(diào)查袱类，無人機(jī)及相關(guān)的人工智能分析技術(shù)已經(jīng)在能源寨支、安全/安防、建筑趣匪、礦業(yè)惭舒、油氣開采、物流竹观、農(nóng)業(yè)镐捧、保險、地產(chǎn)臭增、交通等多個行業(yè)都得到了廣泛應(yīng)用懂酱。
根據(jù)調(diào)查數(shù)據(jù)，大多數(shù)公司都致力于為能源行業(yè)開發(fā)用于數(shù)據(jù)分析的無人機(jī)軟件誊抛，可見該行業(yè)無人機(jī)應(yīng)用的廣闊前景列牺。
許多受訪者表示，使用數(shù)據(jù)分析軟件不僅可以實(shí)現(xiàn)工業(yè)資產(chǎn)的可視化拗窃，還可以識別和管理維護(hù)問題或異常狀況瞎领。
受訪企業(yè)參與的第二大應(yīng)用行業(yè)是建筑業(yè)。其中随夸，大多數(shù)應(yīng)用涉及監(jiān)測施工現(xiàn)場的變化或庫存量的測量九默。
在礦業(yè)，采石和石油/天然氣開采行業(yè)宾毒，無人機(jī)軟件工具主要用于監(jiān)控站點(diǎn)進(jìn)度驼修，測繪整個采礦站點(diǎn)的數(shù)據(jù)，或計(jì)算采掘量卸橘。
調(diào)查還顯示敌夜，37%的受訪者僅使用人工智能算法，而63%的受訪者仍然信賴結(jié)合了機(jī)器學(xué)習(xí)或深度學(xué)習(xí)方法的傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)視覺軟件。此外数凫，沒有一家無人機(jī)數(shù)據(jù)分析服務(wù)商表示其既不使用機(jī)器學(xué)習(xí)也不使用深度學(xué)習(xí)算法奖冻。
在僅使用AI驅(qū)動軟件的公司中，50%的公司同時采用了深度學(xué)習(xí)和機(jī)器學(xué)習(xí)算法森烦，30%只使用機(jī)器學(xué)習(xí)算法癞糙，而20%只使用深度學(xué)習(xí)算法。
在目前维愈，雖然大多數(shù)無人機(jī)數(shù)據(jù)分析公司仍在使用傳統(tǒng)方法處理從無人機(jī)獲取的數(shù)據(jù)狡氏，但是所有參與者對是否部署人工智能工具做出積極回應(yīng)的事實(shí)再次表明人工智能對無人機(jī)行業(yè)越來越重要。
DRONEII認(rèn)為碗挟，人工智能還不是所有大數(shù)據(jù)分析問題的解決方案伍毙。人工智能技術(shù)(機(jī)器學(xué)習(xí)或深度學(xué)習(xí))及其結(jié)果僅與用于構(gòu)建分類模型的訓(xùn)練數(shù)據(jù)表現(xiàn)得一樣好。
DRONEII預(yù)測竞谒，進(jìn)一步利用和開發(fā)這些強(qiáng)大的智能數(shù)據(jù)處理工具將大大減少大數(shù)據(jù)的處理時間丐重，而這正是目前的一個巨大挑戰(zhàn)。
此外杆查，雖然目前更多的軟件開發(fā)人員聚焦于能源扮惦，建筑，采礦和采石業(yè)等更為成熟的行業(yè)亲桦，但在未來崖蜜，保險，農(nóng)業(yè)客峭，房地產(chǎn)和物流運(yùn)輸?shù)刃袠I(yè)都將越來越多地尋求無人機(jī)相關(guān)分析軟件的幫助豫领。
18221259202