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全球无人机行业发展迅猛,商用、消费级无人机市场也逐年增长。无人机凭借着可大范围观察地面区域、灵活、效率高等优势,不论是在军用还是民用领域,均发挥了重要的作用。通过搭载各种任务设备,无人机可以在各种场景中执行复杂的观测等任务,比如城市航拍、巡检、森林防火、物流运输、农业植保等。
随着人工智能技术的快速发展,越来越多的行业逐渐开始走向智能化。以计算机视觉为代表的AI智能检测与识别技术,开始逐步应用到行业的各个场景中。
将无人机挂载摄像头采集的画面通过RTMP推流到EasyDSS流媒体服务器,在EasyDSS平台上,不仅可实时接收无人机传输的画面,还能对外进行多种流格式分发,用户可通过多类型终端观看无人机实时画面。此外,EasyDSS平台还能实现视频实时直播、推拉流、点播、录像与回看、语音对讲、告警等功能。
无人机+RTMP高清推流摄像机+EasyDSS的视频推流直播方案已经广泛应用到各个行业,用户可以通过灵活搭配来满足多样化的场景需求。对接视频智能分析平台,可对无人机实时采集的图像进行智能化处理与分析。通过远程控制平台+AI应用+云端服务,还能将无人机采集的实时图像转化为大型数据集,结合AI智能技术,能提供强大的数据采集、智能分析及处理等能力。
将无人机与人工智能AI识别技术深度融合,通过装载的摄像头,可对无人机拍摄的画面进行实时检测,可实现目标检测、目标识别、目标定位、目标追踪等功能。其中,AI智能检测既可以利用前端智能方式实现,也可以通过后端智能实现,两者区别在于:
前端智能是通过无人机挂载的智能摄像头实现AI智能检测与识别功能,由AI智能摄像机直接将采集的画面进行前端智能分析,并将分析后抓拍的图片、视频及分析结果直接传输至后端视频大数据管理与云存储平台。
后端智能则是将无人机采集的图片及视频资源,传输至视频结构化智能大平台进行统一分析,并输出分析结果,进而方便管理者进行判断与决策。
但是目前,将前端智能与后端智能互相结合起来应用也是一种较为常见的方式。将一些简单常见的智能分析任务放在前端进行处理,而较为复杂的智能分析任务则放在后端进行处理,这样可以实现资源和算力的灵活调配、降低数据传输中产生的延时、带宽消耗等等问题。
无人机+AI智能检测识别技术的具体应用场景示例如下:
1)野生动物识别/数量统计
利用无人机巡航能力,可观测重点野生动物生态保护区域、湿地公园等区域的野生动物物种多样性,通过AI深度学习算法对采集的图片、视频数据进行处理分析,实现对野生动物物种的识别以及统计数量等功能。
2)森林防火监测
基于火焰识别、烟雾识别等AI算法模型,可通过无人机监测森林、山林、自然生态保护区、景区、公园、农田等区域内是否存在消防火灾、秸秆焚烧等火患危险等,一旦发现异常情况,可通过系统发出告警提醒。
3)公共场合的人流量统计
通过无人机采集的图像,可在观测区内智能统计人群数量、检测人群拥挤密度,适用于机场、车站、商场、展会、景区等人群密集场所,有效提升公共区域的安全性。
4)车流量统计
通过无人机挂载摄像头,识别目标统计图片/视频中的车辆数量,可智能监控分析城市道路、园区/厂区等公共场所的车辆停放情况,也可以监测道路的车辆违停等情况。
5)识别违章建筑物/非法建筑
无人机可以方便快捷地获取超高分辨率影像,利用变化检测技术可以进行快速违章建筑物检测,精准定位违章建筑物,实现执法取证。
6)湖面/河道/水域/景区垃圾识别
在环保方面,也可通过无人机检测湖面的漂浮物、垃圾等,让湖泊水域的养护管理、景区的环保工作等变得更加“智能化”。
无人机已经成为这几年的热门话题,从城市航拍,到地质勘探、环境监测、抢险救灾、巡检、自然灾害监测与评估、林火病虫害防护与监测等,无人机都发挥了不容小觑的作用。随着5G、大数据、物联网、人工智能、云计算、边缘计算等新兴技术的快速发展,未来,无人机与AI智能技术的融合应用,结合GIS基础数据等,将实现更广泛地应用和服务,赋能更多行业和领域。
由于新岗位的生产效率,要优于被取代岗位的生产效率,所以实际上整个社会的生产效率是提升的。
但是具体到个人,只能说是:
“最先掌握AI的人,将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。
这句话,放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期,都是一样的道理。
我在一线互联网企业工作十余年里,指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。
我意识到有很多经验和知识值得分享给大家,也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑,所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限,很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升,故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。
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