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低空經(jīng)濟(jì)規(guī)模化發(fā)展，無(wú)人機(jī)AI識(shí)別成為新增長(zhǎng)點(diǎn)

2024-04-29 | 復(fù)亞動(dòng)態(tài)

無(wú)人機(jī)AI識(shí)別無(wú)人機(jī)識(shí)別算法無(wú)人機(jī)AI識(shí)別算法

近年來(lái)，得益于頂層政策加碼賦能，以無(wú)人機(jī)為主導(dǎo)的低空經(jīng)濟(jì)乘勢(shì)起飛。據(jù)《國(guó)家立體交通網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃綱要》數(shù)據(jù)，到2035年國(guó)家支撐經(jīng)濟(jì)發(fā)展的商用和工業(yè)級(jí)無(wú)人機(jī)預(yù)期達(dá)到2600萬(wàn)架，市場(chǎng)規(guī)模有望達(dá)3.5萬(wàn)億元。

面對(duì)正在崛起的萬(wàn)億級(jí)產(chǎn)業(yè)，各城市加快部署，涵蓋城市、安防、環(huán)保、水利、能源等領(lǐng)域的“低空經(jīng)濟(jì)+”應(yīng)用逐步由規(guī)范走向大規(guī)模發(fā)展，低空巡查數(shù)據(jù)持續(xù)激增，應(yīng)用范圍擴(kuò)大和任務(wù)復(fù)雜性增加，同時(shí)帶來(lái)了海量低空數(shù)據(jù)如何高效處理的難題。

2023~2035年中國(guó)低空經(jīng)濟(jì)市場(chǎng)規(guī)模（單位：億元）

數(shù)據(jù)來(lái)源：中國(guó)民航局，高工產(chǎn)業(yè)研究院（GGII），2024年4月

低空?qǐng)鼍耙?guī)模化發(fā)展

高效處理海量數(shù)據(jù)成難題

無(wú)人機(jī)巡查的任務(wù)歸根到底不是單純獲取數(shù)據(jù)，而是讓數(shù)據(jù)能為業(yè)務(wù)所用。無(wú)人機(jī)能夠在短時(shí)間內(nèi)收集大量的圖像和視頻數(shù)據(jù)，例如，僅單個(gè)無(wú)人機(jī)每天的多架次飛行數(shù)據(jù)的巡查飛行可能會(huì)產(chǎn)生數(shù)十GB甚至數(shù)百GB的數(shù)據(jù)。面對(duì)龐大的數(shù)據(jù)量，單純依靠人工的處理和分析方法時(shí)需耗費(fèi)大量人力、效率低下而且具備延遲性，同時(shí)這些數(shù)據(jù)也需要被及時(shí)分析，以便及時(shí)發(fā)現(xiàn)問(wèn)題并采取相應(yīng)的措施。

低空數(shù)據(jù)激增催生了大量的無(wú)人機(jī)識(shí)別算法需求，AI+無(wú)人機(jī)成為全新的增長(zhǎng)點(diǎn)。無(wú)人機(jī)識(shí)別算法就是基于巡檢圖像進(jìn)行智能開(kāi)發(fā)，無(wú)人機(jī)巡檢中拍攝的巡檢視頻經(jīng)過(guò)智能圖像識(shí)別，用于檢測(cè)各種類(lèi)型的物體，如人物、車(chē)輛、建筑物、水面附近的物體等，這種自動(dòng)化地高效處理數(shù)據(jù)解析能夠減少低空數(shù)據(jù)處理時(shí)間和成本。

在低空巡查領(lǐng)域，識(shí)別算法不僅僅是一個(gè)技術(shù)需求，而是確保操作效率和安全性的關(guān)鍵。復(fù)亞智能深入理解這一需求，專(zhuān)為低空經(jīng)濟(jì)+城市應(yīng)用打造，深耕30+具體行業(yè)應(yīng)用，滿足低空經(jīng)濟(jì)高速發(fā)展帶來(lái)的需求。

城市識(shí)別算法高效落地難？

地面和無(wú)人機(jī)視角差異巨大

在公路上識(shí)別車(chē)輛并測(cè)速，在水面精準(zhǔn)判斷漂浮物河湖、在街道上識(shí)別并判斷人流、在城市中捕獲生活垃圾和違規(guī)建筑……在AI算法要滿足場(chǎng)景需求其核心是良好的識(shí)別效果。然而事實(shí)上大多城市場(chǎng)的算法識(shí)別效果不佳。

高效好用的算法需要合適且大量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集、高效的標(biāo)注方式、大小模型訓(xùn)練、實(shí)戰(zhàn)驗(yàn)證并不斷優(yōu)化。其中訓(xùn)練數(shù)據(jù)集起著至關(guān)重要的作用。目前基于地面攝像頭視角的算法已經(jīng)日趨成熟，但是這些依靠地面攝像頭視角的圖片或者網(wǎng)絡(luò)圖片訓(xùn)練出來(lái)識(shí)別算法應(yīng)用在無(wú)人機(jī)上時(shí)往往存在識(shí)別率低的問(wèn)題。

安置在地面和無(wú)人機(jī)上的攝像頭視角差異巨大。地面攝像頭主要針對(duì)水平或近水平視角，范圍比較狹窄，偏重固定視角和細(xì)節(jié)，無(wú)人機(jī)攝像頭的拍攝為多個(gè)角度（包括俯視和斜視），更廣闊更偏向全局視野，從高空俯視時(shí)，車(chē)輛、建筑和其他對(duì)象的形狀、大小和可見(jiàn)特征都與地面視角截然不同。

同時(shí)基于地面攝像頭角度的算法通常在較為穩(wěn)定的環(huán)境中，圖像質(zhì)量較為一致；無(wú)人機(jī)算法則需要適應(yīng)因無(wú)人機(jī)移動(dòng)速度快、風(fēng)力影響等因素產(chǎn)生的圖像運(yùn)動(dòng)模糊和變形問(wèn)題，無(wú)人機(jī)的算法通常包括高級(jí)的圖像穩(wěn)定和運(yùn)動(dòng)補(bǔ)償技術(shù)。另外，無(wú)人機(jī)算法有些需要在設(shè)備上即時(shí)處理數(shù)據(jù)，以便快速響應(yīng)環(huán)境變化和公安、應(yīng)急方面的需求。

海量算法高度貼合場(chǎng)景

專(zhuān)為低空經(jīng)濟(jì)+城市打造

在視角和視野、運(yùn)動(dòng)和穩(wěn)定性、實(shí)時(shí)處理需求以及環(huán)境適應(yīng)性等方面差異導(dǎo)致了很多“看起來(lái)應(yīng)用成熟的”算法在無(wú)人機(jī)巡檢的應(yīng)用中達(dá)不到實(shí)際。

復(fù)亞智能的無(wú)人機(jī)AI識(shí)別算法則是通過(guò)深入分析低空巡查的特殊需求，專(zhuān)為無(wú)人機(jī)視角設(shè)計(jì)。復(fù)亞在無(wú)人機(jī)巡檢行業(yè)深耕7年，其算法訓(xùn)練的圖像庫(kù)來(lái)自多年積累的大量無(wú)人機(jī)實(shí)際飛行數(shù)據(jù)，并且制定了嚴(yán)格的采集標(biāo)準(zhǔn)，每個(gè)模型基于超過(guò)20,000張真實(shí)世界中采集的無(wú)人機(jī)視角圖像、自動(dòng)標(biāo)注并通過(guò)大模型融合數(shù)學(xué)邏輯構(gòu)建，保障識(shí)別算法能夠貼合無(wú)人機(jī)視角貼合巡檢應(yīng)用。

在低空經(jīng)濟(jì)+城市應(yīng)用中，復(fù)亞專(zhuān)注于智慧城市和政企領(lǐng)域的應(yīng)用，600+套積累部署經(jīng)驗(yàn)、29個(gè)省市的項(xiàng)目運(yùn)作經(jīng)驗(yàn)，不僅積累大量算法訓(xùn)練“彈藥庫(kù)”，讓我們打造了海量豐富的場(chǎng)景算法，覆蓋公安、水利、交通、城管等多個(gè)領(lǐng)域更是憑借高度成熟的業(yè)務(wù)理解讓無(wú)人機(jī)AI識(shí)別算法，可以多算法同時(shí)使用，更貼近低空城市業(yè)務(wù)的綜合應(yīng)用。

目前復(fù)亞智能的無(wú)人機(jī)AI識(shí)別算法具備高度兼容性，可適配多型號(hào)無(wú)人機(jī)、多類(lèi)型平臺(tái)，并提供試用平臺(tái)，歡迎撥打4008606533預(yù)約使用。

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低空經(jīng)濟(jì)規(guī)模化發(fā)展，無(wú)人機(jī)AI識(shí)別成為新增長(zhǎng)點(diǎn)