Видно, как птицы парят в небе, пытаясь достичь большей высоты, и современные технологии делают то же самое. Вы когда-нибудь были ошеломлены, увидев в воздухе что-то необычное из-за своего металлического состава?
Сам по себе беспилотный бот, летающий сам по себе, является увлекательной работой и заставляет задуматься, насколько это возможно, но вычислительное видение в технологии дронов сделало его реалистичным. Компьютерное зрение, встроенное в дроны, играет ключевую роль в обнаружении различных типов объектов во время зависания в воздухе. Самолетящий дрон построен с использованием различных встроенных компьютеризированных программ и технологий, таких как двигательные и навигационные системы, GPS, датчики, камеры, программируемые контроллеры, а также оборудование для автоматизированных полетов.
Высокопроизводительная бортовая обработка изображений и нейронная сеть дронов используются для обнаружения, классификации и отслеживания объектов во время полета в воздухе. Нейронная сеть в дронах помогает обнаруживать различные типы объектов, начиная от транспортных средств, предгорий, зданий, деревьев, объектов вблизи или на поверхности воды и заканчивая разнообразной местностью. Компьютерное зрение также помогает обнаруживать живых существ, таких как люди, киты, наземные животные и другие морские млекопитающие, с высокой точностью.
Как это облегчает нам задачу?
Расширенные возможности таких дронов помогают нам улучшать ситуацию и выполнять задачи, которые кажутся неправдоподобными. Такие дроны созданы для того, чтобы избавиться от неприятностей, связанных с традиционной навигацией в труднодоступные места.
Автономный летающий дрон использует технологию компьютерного зрения, чтобы парить в воздухе, избегая предметов, которые нужно продолжать двигаться в воздухе. правильно. Помимо видеонаблюдения и наблюдения с высоты птичьего полета, гигант онлайн-розничной торговли Amazon использует дрон с искусственным интеллектом для доставки продуктов прямо к порогу клиентов, что революционизирует систему транспортировки и доставки для логистических компаний и компаний, занимающихся цепочками поставок. Дроны могут использоваться для сбора данных с помощью камеры и датчиков, которые позже анализируются для извлечения полезной информации и используются для определенной цели. Этот процесс, известный как компьютерное зрение, связан с автоматическим извлечением, анализом и пониманием значимой информации через одно или несколько изображений, обработанных с помощью технологии компьютерного зрения.
Каков объем? < br />
Компьютерное зрение, подкрепленное алгоритмами машинного обучения и глубокого обучения, коренным образом меняет индустрию дронов. Это помогает алгоритмам распознавать изображения различных объектов, снятых при использовании дронов для разнообразных целей.
Компьютерное зрение в дронах в основном имеет три приложения:
• Отслеживание объектов
• Самонавигация
• Технологии обнаружения препятствий и предотвращения столкновений.
В то время как дрон для отслеживания объектов собирает данные в режиме реального времени во время полета, обрабатывает их с помощью бортовой интеллектуальной системы и принимает независимое от человека решение на основе обработанных данных, с другой стороны, самонавигационные дроны получают заранее определенные координаты GPS. о пунктах отправления и назначения, с возможностью найти наиболее оптимальный путь и добраться до него без ручного управления благодаря достижениям компьютерного зрения с поддержкой искусственного интеллекта.
Однако GPS-навигации недостаточно для решения проблемы предотвращения столкновений, что приводит к дроны или автономные летающие объекты, врезающиеся в деревья, здания, высотные столбы, дроны и различные подобные разнообразные типы неограниченного количества объектов, лежащих или стоящих в естественной среде.
Таким образом, дрон должен быть обучен огромным количеством наборы данных, позволяющие ему изучать и обнаруживать широкий спектр объектов и препятствий как в движении, так и в статике, избегать их при движении на высокой скорости, и, кроме того, это возможно, когда правая аннотация изображения Компании обеспечивают предоставление точно аннотированных данных для обучения модели ИИ автономным полетам.
С обновлением технологий каждый день, притачиванием улучшений, которые следует приписать устройству, это нововведение определенно не является скудным, и с этим единственным эффективным дроном легко решается множество важных задач.
Библиография:
Https://venturebeat.com/2020/04/08/researchers-open-source-state-of-the-art-object-tracking-ai/
Подпишитесь на нас, чтобы получить больше интересного контента на:
