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無(wú)人機(jī)巡檢如何做到實(shí)時(shí)識(shí)別，從數(shù)據(jù)到模型全流程解讀

2023-11-20 | 復(fù)亞動(dòng)態(tài)

在數(shù)字化和自動(dòng)化飛速發(fā)展的今天，AI識(shí)別算法正在加速進(jìn)入行業(yè)生產(chǎn)系統(tǒng)?；谘矙z數(shù)據(jù)的智能開(kāi)發(fā)，識(shí)別算法突破性進(jìn)展的核心驅(qū)動(dòng)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(wǎng)絡(luò)，從廣闊的水域，到繁忙的街道，我們需要快速而準(zhǔn)確的識(shí)別技術(shù)來(lái)處理和分析大量的數(shù)據(jù)并及時(shí)進(jìn)行干預(yù)。更高的效率，更快的反應(yīng)，感知識(shí)別能力讓千行百業(yè)的數(shù)據(jù)價(jià)值源源不斷涌現(xiàn)，成為構(gòu)建巡檢智能化的基石。

巡檢智能化的模塊中，識(shí)別算法的核心是高效準(zhǔn)確。強(qiáng)大算法平臺(tái)的構(gòu)建則離不開(kāi)數(shù)據(jù)支撐，為解決數(shù)據(jù)采不上、采不全、讀不懂的問(wèn)題，復(fù)亞智能在數(shù)據(jù)的采集和處理、模型的準(zhǔn)確性和魯棒性、算法的實(shí)時(shí)性等方面，通過(guò)不斷學(xué)習(xí)訓(xùn)練，將感知識(shí)別系統(tǒng)全面升級(jí)，實(shí)現(xiàn)智能交互，易用好用。

數(shù)據(jù)采集：打造多維度的高質(zhì)量數(shù)據(jù)基座

大多數(shù)算法的快速落地是依靠網(wǎng)絡(luò)上現(xiàn)有的圖像庫(kù)進(jìn)行測(cè)試及模型構(gòu)建，而無(wú)人機(jī)航拍視野的極小數(shù)據(jù)量很難滿(mǎn)足無(wú)人機(jī)行業(yè)算法對(duì)數(shù)據(jù)多樣性和質(zhì)量的需求。

為了讓圖像庫(kù)滿(mǎn)足樣本數(shù)量基數(shù)夠大、源于實(shí)際飛行情況和基于無(wú)人機(jī)飛行視角這三個(gè)條件，我們采取了一系列行動(dòng)：

搭建采集團(tuán)隊(duì)。依托遍布全國(guó)29個(gè)省市的部署條件，采集不同行業(yè)、不同地區(qū)、氣候和環(huán)境下的圖像，確保能夠捕獲到各種真實(shí)飛行條件下的圖像。

實(shí)施嚴(yán)格標(biāo)準(zhǔn)。我們?cè)O(shè)立了嚴(yán)格的數(shù)據(jù)采集和處理標(biāo)準(zhǔn)，從飛行高度、鏡頭角度、放大倍數(shù)到光照條件，都有詳細(xì)的規(guī)定，以此確保所獲數(shù)據(jù)的一致性和可靠性。

通過(guò)上述舉措，我們實(shí)現(xiàn)了每個(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)視角圖像進(jìn)行構(gòu)建，這大幅提升了識(shí)別算法的準(zhǔn)確度和適用性。

數(shù)據(jù)標(biāo)注：構(gòu)建智能化自動(dòng)化流程

傳統(tǒng)的人工標(biāo)注方式不僅效率低下、成本高，而且容易出現(xiàn)標(biāo)注錯(cuò)誤。

*人工標(biāo)注時(shí)長(zhǎng)7-21天，10%-20%錯(cuò)誤率，5K-30K

上圖為手動(dòng)標(biāo)注示例。

為了解決這一問(wèn)題，復(fù)亞開(kāi)發(fā)了基于大模型的自動(dòng)標(biāo)注技術(shù)，它可以迅速準(zhǔn)確地識(shí)別對(duì)應(yīng)目標(biāo)在圖像中的位置，并進(jìn)行標(biāo)注，提升標(biāo)注效率。

與傳統(tǒng)人工標(biāo)注相比，我們的自動(dòng)化工具可以將標(biāo)注速度提高至1秒/張圖片（該項(xiàng)技術(shù)已獲得獨(dú)家專(zhuān)利），從而極大縮短了整個(gè)數(shù)據(jù)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(guī)模的數(shù)據(jù)標(biāo)注工作，這直接加速了算法的迭代和優(yōu)化過(guò)程。

模型構(gòu)建：大模型與數(shù)學(xué)模型的有效融合

對(duì)原始數(shù)據(jù)標(biāo)注處理提取有用的特征后，需要通過(guò)適當(dāng)?shù)姆绞竭M(jìn)行模型構(gòu)建。一般來(lái)說(shuō)，基于特定數(shù)據(jù)的小模型構(gòu)建完成之后，其普適性相對(duì)較差，需要不斷的補(bǔ)充數(shù)據(jù)，才能慢慢覆蓋不同區(qū)域及類(lèi)型的識(shí)別。

為此，我們采取了大模型輔助構(gòu)建，加上特定場(chǎng)景數(shù)據(jù)骨骼的模式，完成了新一代的模型：我們采用了大模型來(lái)處理和學(xué)習(xí)龐大的數(shù)據(jù)集，這使得模型能夠捕捉到更精細(xì)的特征，提高了算法的泛化能力。

通過(guò)融入數(shù)學(xué)模型，我們加強(qiáng)了算法對(duì)數(shù)據(jù)的理解，提升了模型在未知環(huán)境下的適應(yīng)性，使得其不僅能夠處理更大的數(shù)據(jù)集，更能在復(fù)雜變化的環(huán)境中保持穩(wěn)定的識(shí)別率。

實(shí)飛驗(yàn)證：在實(shí)際作業(yè)中不斷迭代優(yōu)化

解決數(shù)據(jù)采集和處理、算法準(zhǔn)確性和實(shí)時(shí)性等一系列難題，構(gòu)建這樣一個(gè)強(qiáng)大算法平臺(tái)，復(fù)亞公司的研發(fā)團(tuán)隊(duì)是其技術(shù)成就的核心。

復(fù)亞的算法團(tuán)隊(duì)來(lái)自全球頂尖學(xué)府的博士后，擁有多年豐富的行業(yè)經(jīng)驗(yàn)和技術(shù)積累，看透算法模型背后的數(shù)據(jù)及物體本質(zhì)，擁有10+個(gè)公開(kāi)專(zhuān)利。我們的算法團(tuán)隊(duì)通過(guò)快速迭代，將這些理論和技術(shù)優(yōu)化到極致，通過(guò)快速迭代，復(fù)亞的算法團(tuán)隊(duì)不斷優(yōu)化模型，使其能夠在多變的現(xiàn)實(shí)環(huán)境中，提供可靠的預(yù)測(cè)，并且在多個(gè)場(chǎng)地實(shí)飛測(cè)試中的驗(yàn)證了算法產(chǎn)品能力高可靠性。

識(shí)別結(jié)果：基于全系統(tǒng)的多行業(yè)應(yīng)用

感知識(shí)別算法平臺(tái)從構(gòu)建到部署使用，不僅僅是數(shù)據(jù)、模型、學(xué)習(xí)與訓(xùn)練，還包括釋放識(shí)別能力的軟硬件平臺(tái)，是一個(gè)完整體系。

在此基礎(chǔ)上，復(fù)亞改變傳統(tǒng)的算法先采后處理模式，以無(wú)人機(jī)全自動(dòng)飛行系統(tǒng)架構(gòu)，將智能識(shí)別算法的技術(shù)優(yōu)勢(shì)轉(zhuǎn)化為行業(yè)的實(shí)際成果。實(shí)現(xiàn)飛行過(guò)程中實(shí)時(shí)識(shí)別，識(shí)別結(jié)果與飛行畫(huà)面同步實(shí)時(shí)呈現(xiàn)，發(fā)現(xiàn)問(wèn)題即時(shí)多通道異常提醒，針對(duì)問(wèn)題可即時(shí)操作響應(yīng)，以及異常信息結(jié)果匯總展示等。

復(fù)亞智能AI感知算法平臺(tái)包含豐富的行業(yè)算法庫(kù)，可以根據(jù)業(yè)務(wù)需求，針對(duì)性地進(jìn)行算法的選擇。如在行業(yè)應(yīng)用中，無(wú)人機(jī)配備的智能識(shí)別算法可以快速識(shí)別交通流量，識(shí)別河湖污染主體，或者在緊急情況下定位火源，提供關(guān)鍵時(shí)刻的數(shù)據(jù)支持等，復(fù)亞深入各個(gè)行業(yè)鍛造的多種識(shí)別算法在行業(yè)中展現(xiàn)了顯著的效能。

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