首頁 > 資訊中心 > 復亞動態 > 無人機巡檢如何做到實時識別，從數據到模型全流程解讀

無人機巡檢如何做到實時識別，從數據到模型全流程解讀

2023-11-20 | 復亞動態

在數字化和自動化飛速發展的今天，AI識別算法正在加速進入行業生產系統。基于巡檢數據的智能開發，識別算法突破性進展的核心驅動力在于需求——從全天候巡視的平安城市，到潮汐變化的交通網絡，從廣闊的水域，到繁忙的街道，我們需要快速而準確的識別技術來處理和分析大量的數據并及時進行干預。更高的效率，更快的反應，感知識別能力讓千行百業的數據價值源源不斷涌現，成為構建巡檢智能化的基石。

巡檢智能化的模塊中，識別算法的核心是高效準確。強大算法平臺的構建則離不開數據支撐，為解決數據采不上、采不全、讀不懂的問題，復亞智能在數據的采集和處理、模型的準確性和魯棒性、算法的實時性等方面，通過不斷學習訓練，將感知識別系統全面升級，實現智能交互，易用好用。

數據采集：打造多維度的高質量數據基座

大多數算法的快速落地是依靠網絡上現有的圖像庫進行測試及模型構建，而無人機航拍視野的極小數據量很難滿足無人機行業算法對數據多樣性和質量的需求。

為了讓圖像庫滿足樣本數量基數夠大、源于實際飛行情況和基于無人機飛行視角這三個條件，我們采取了一系列行動：

搭建采集團隊。依托遍布全國29個省市的部署條件，采集不同行業、不同地區、氣候和環境下的圖像，確保能夠捕獲到各種真實飛行條件下的圖像。

實施嚴格標準。我們設立了嚴格的數據采集和處理標準，從飛行高度、鏡頭角度、放大倍數到光照條件，都有詳細的規定，以此確保所獲數據的一致性和可靠性。

通過上述舉措，我們實現了每個模型基于超過20,000張真實世界中采集的無人機視角圖像進行構建，這大幅提升了識別算法的準確度和適用性。

數據標注：構建智能化自動化流程

傳統的人工標注方式不僅效率低下、成本高，而且容易出現標注錯誤。

*人工標注時長7-21天，10%-20%錯誤率，5K-30K

上圖為手動標注示例。

為了解決這一問題，復亞開發了基于大模型的自動標注技術，它可以迅速準確地識別對應目標在圖像中的位置，并進行標注，提升標注效率。

與傳統人工標注相比，我們的自動化工具可以將標注速度提高至1秒/張圖片（該項技術已獲得獨家專利），從而極大縮短了整個數據處理周期。由此能夠以更低的成本、更高的速度和精度完成大規模的數據標注工作，這直接加速了算法的迭代和優化過程。

模型構建：大模型與數學模型的有效融合

對原始數據標注處理提取有用的特征后，需要通過適當的方式進行模型構建。一般來說，基于特定數據的小模型構建完成之后，其普適性相對較差，需要不斷的補充數據，才能慢慢覆蓋不同區域及類型的識別。

為此，我們采取了大模型輔助構建，加上特定場景數據骨骼的模式，完成了新一代的模型：我們采用了大模型來處理和學習龐大的數據集，這使得模型能夠捕捉到更精細的特征，提高了算法的泛化能力。

通過融入數學模型，我們加強了算法對數據的理解，提升了模型在未知環境下的適應性，使得其不僅能夠處理更大的數據集，更能在復雜變化的環境中保持穩定的識別率。

實飛驗證：在實際作業中不斷迭代優化

解決數據采集和處理、算法準確性和實時性等一系列難題，構建這樣一個強大算法平臺，復亞公司的研發團隊是其技術成就的核心。

復亞的算法團隊來自全球頂尖學府的博士后，擁有多年豐富的行業經驗和技術積累，看透算法模型背后的數據及物體本質，擁有10+個公開專利。我們的算法團隊通過快速迭代，將這些理論和技術優化到極致，通過快速迭代，復亞的算法團隊不斷優化模型，使其能夠在多變的現實環境中，提供可靠的預測，并且在多個場地實飛測試中的驗證了算法產品能力高可靠性。

識別結果：基于全系統的多行業應用

感知識別算法平臺從構建到部署使用，不僅僅是數據、模型、學習與訓練，還包括釋放識別能力的軟硬件平臺，是一個完整體系。

在此基礎上，復亞改變傳統的算法先采后處理模式，以無人機全自動飛行系統架構，將智能識別算法的技術優勢轉化為行業的實際成果。實現飛行過程中實時識別，識別結果與飛行畫面同步實時呈現，發現問題即時多通道異常提醒，針對問題可即時操作響應，以及異常信息結果匯總展示等。

復亞智能AI感知算法平臺包含豐富的行業算法庫，可以根據業務需求，針對性地進行算法的選擇。如在行業應用中，無人機配備的智能識別算法可以快速識別交通流量，識別河湖污染主體，或者在緊急情況下定位火源，提供關鍵時刻的數據支持等，復亞深入各個行業鍛造的多種識別算法在行業中展現了顯著的效能。

上一篇：中阿綠色發展合作中心正式運行，復亞智能受邀出席并簽約入駐

下一篇：天津國際航運產業博覽會在津開幕，復亞智能受邀參展

返回列表