大疆行业应用与解决方案技术负责人田艺:无人机+AI帮助农业、安防和测绘等领域提高效率
发表于 2020-10-26 11:39
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【猎云网(微信:ilieyun)北京】10月16日报道
10月16日,FUS猎云网2020年度人工智能产业峰会在北京金茂万丽酒店隆重举行。
峰会上,大疆行业应用与解决方案技术负责人田艺受邀发表《目之所及,AI所致》的主题演讲,他表示,业界对于大疆的认知,还停留在做航拍,玩具或者消费级无人机。但实际上大疆从2015年就开始涉足各个不同行业领域,包括农业、安防、测绘、能源、建筑等。
比如农业场景。农业是大疆涉足较早也较深的领域。早期,农业想要解决是植保问题,大疆用航测手段,把农田测绘完成之后,再用AI系统进行分析,最终识别出农田的边界,不同的类别如农田、树木、水塘、建筑、障碍物等,航测结束之后只要简单地点击植保行为,无人机就知道去哪里喷洒,整个过程可以完成自动化。
除此之外,田艺还在会上分享了精准追踪犯罪嫌疑人的案例,大兴国际机场、悬空寺的精准测绘,精准的测绘对文物保护,文物修复产生重要作用。
他表示,过去的负载设备虽然有激光雷达,但它们的集成度都很低,易用性差,且价格高。大疆通过对核心技术的突破,以及供应链生产一条线的打通,在把技术突破的同时,把价格降下来,让更多的人,更多的行业用上这些技术。
来源:企业供图
本次峰会由猎云网主办,猎云资本、企业管家、猎云财经、锐视角协办,近百位知名资本大咖,独角兽创始人、创业风云人物及近千位创业者共聚一堂。峰会以“AI UP!”为主题,聚焦人工智能产业的应用,通过展示多领域多维度人工智能技术和产品以及分享讨论AI在不同场景中最新落地应用,展现人工智能产业落地应用的最新成就;并围绕人工智能产业的“进击”与“破圈”,探讨AI技术如何为产业赋能。
以下为田艺演讲实录,猎云网整理删改:
大家可以闭上眼睛想一下北京大兴国际机场的样子。以下这张图就是大兴机场航拍的俯视图,大部分人刚才想的那个画面跟这个画面应该相差不大。
来源:企业供图
大兴机场是有史以来第一个在同行之前就让很多人对机场的外型、结构、形状、构造有一个比较全面了解的机场,但是大家再想一个场景,北京首都机场的T3航站楼,想想它长什么样子?
很多人应该就不是很清楚它的画面,为什么会有这个区别?
这几年我们有很多用到航拍的技术,三维成像的技术,让我们从以前的文字到后来的图片,到视频,更好的了解和认识身边的建筑,以及我们生活的城市。
这是大兴机场的半官方宣传片。我们可以跟着摄像师的视角,以及一些特效的效果,更好的从外部、内部,全方位了解大兴机场。这个东西还是二维认知,更全面的三维认知应该超越它。
在我们对大兴机场进行实景的三维重建中,可以看到这个模型是可以全方位高精度、高精细度的大兴机场三维实景情况,当时这个任务也非常紧,在同行前六个小时才拿到禁飞区解禁许可,在几个小时之内全自动对大兴机场进行飞行采集,把照片导入大疆制图,做一个三维实景重新,这样每一个像素点,每一个三角面都是有高精度的地理位置,对于后续机场交付,运行维护是可以起到很大的价值的。
这个建筑跟刚才的大兴机场在时间跨度上差了1500多年,是山西大同悬空寺,去年有幸和武汉大学的院士团队去悬空寺贴近摄影测量悬空寺,并进行三维重建。
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这个视频也是我们重建出来的三维模型的录屏,大家可以看到,每一个栏杆的细节,立柱的细节,屋檐瓦片的细节都是可以看的非常清楚,这样的模型带真实的地理位置信息,是可以直接量测的。在传统测绘手段中,对这样的历史文物做保护,做数字化呈现是非常困难的。但是用无人机和AI技术结合之后,这样数字化的三维模型可以得到非常好的保存。如果发生像巴黎圣母院这种意外,它也可以在后续的修复工作中可以起到很大的帮助。
这些都是三维模型的截图,有的时候我不仔细看都以为是照片,包括像左下角这张,我们可以对任意的点、线、面、体积进行测量。
建筑大师梁思成先生当年手绘了一张山东应县木塔的二维线画图,在当年那样一个物资极度匮乏的年代能画出这样一张图真的不是任何人能做到的。这张还是三维模型的捷途,模型再精细,如果没有办法使用的话是没有意义的,现在有了这样模型之后,要绘制一张二维线画图就非常容易了,这样精细度精准度比刚才那张手绘图高了非常多。
刚才这两个案例在建筑全生命周期当中,从设计到建材到运维再到建造,各类环节有非常多的应用。比如工程进度管理,以前我们传统的方式要对工程进度进行管理,需要监理人员到项目当中,效率低,安全度也很低。现在用我们的无人机定期去进行全自动的扫描,用我们重建的软件重建出二维影像和三维模型,这些模型都是可以进行测量比对分析应用,以及数据的管理。扫描的频率可以从一个月一次到一周一次,甚至一天一次,都是没有问题的,这些数据运算可以放在机端,存储分析可以放在云端。
像土方量测量。下到工地去,效率极低,危险度极高的工作,现在有了这样技术之后,及我们的效率大大提升厚哦,可以提供一个更加科学、更加可靠的测量的解决方案。让甲乙双方合作关系在结算阶段也相对融洽一些。
业界对于大疆的认知,还是认为我们是做航拍,做玩具,或者消费级无人机。其实我们从2015年开始涉足各个不同行业领域,包括农业、安防、测绘、能源、建筑这些领域。
农业是我们涉足比较早,相对比较深的领域。最早农业想要解决的还不是现在说得多的精准农业而是植保,植保最早想要解决就是想让农民尽可能少接触到农药,就是这个简单的问题,但一直没有解决掉。这个问题解决之后才是要提高效率更加精准。
我们用了航测手段之后,把农田测绘完成之后,再用AI系统进行分析,我们可以识别出农田的边界,农田当中不同的类别,如农田、树木、水塘、建筑、障碍物,航测之后只要简单地点击植保行为,无人机就知道去哪里喷洒,整个过程就可以完成自动化。
无人机上的多光谱的传感器,能对光谱进行采集,生成植被指数信息之后,再用AI系统进行分析。由于这些农作物在生长过程中,因生长周期、作物的类别以及土壤水源不同的影响,都会对农作物的生长状况有影响。最后我们会生成处方图,告诉无人机在这个区域喷洒多少农药,在那个区域用什么其他的农药。这样一来整个流程才能够更加的打通,更加的自动化、智能化。
这个问题解决之后,我们又遇到了其他的场景。一开始我们主攻更多是一些比较平整的农田、水稻田、小麦田。后来我们开始往上山走,像果树、油棕树、茶园这类高经济价值的作物,是在山坡上生长,海拔高度不同,所以我们可以让无人机访地飞行。像油棕树很容易受到犀牛甲虫的困扰,以前打药就很麻烦,因为一定要打在树的中心才能把甲虫杀死,杀的更彻底。所以我们要在这个区域中把每一棵树识别出来,把每一棵树的树心数出来,还有树冠的大小识别出来,这样才能保证作业的植保无人机飞到每棵树的树顶,同时跟树木顶端保持同样的相对距离,把农药打下去,保证穿透性。
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除了农业以外,安防也是其中一个领域,我们在今年的时候推出了几款产品。比如有一款叫H20T行业负载,一个是光学变焦的镜头,一个是广角镜头,一个是热红外镜头,再加上一个激光测距仪。落地应用场景是什么,比如在公路上高速行驶的罪犯追踪场景,无人机不会被犯罪嫌疑人发现,它可以通过变焦实时跟踪车辆、精准定位,再加上激光测距仪可以把车辆真实的位置再传到后端指挥大屏上,给公安的执法人员的工作效率带来非常大地提升。
来源:企业供图
举一个例子,曾经在禁渔区期间内,有些渔民为了偷偷捕鱼选择夜间出没,没有灯光就以为看不到了,最后无人机还是把他们都给抓了。
这个就叫精准拍摄,是另外一个比较常见的场景,精准复拍,我们在做巡检的时候,很多基础设施,比如电塔、通信塔、道路、铁路、桥梁、隧道,很多关键的零部件是需要定期的巡检,以前也是人工去做,现在有了无人机。一开始我们也是人工控制它去拍摄,后来我们想把整个流程更加自动化,因为飞机飞到那里拍的时候,也需要保持安全距离,用一个长焦镜头拍的时候,稍微个轻微偏移物体就到画面外了,所以我们用精准拍照,让每一次拍摄的时候,结合位置信息,以及识别场景中物体,确保每次拍摄都能精准拍到需要拍的东西,并且把东西放到画面正中心。
每次都会寻找到关键物体,进行比对,确保对了之后再拍几张照片,合成一张大图,我们把这个流程叫做精准复拍。
就在两天前,港航推出最新两款行业负载,一款L1,一款是P1,这也是我们也航测这个领域推出最新两款专业负载,左边这款L1集合激光雷达、航空测相继、广角雷达,4500万的航测相机,包括跟飞机始终同步,这两款设备都解决了行业上一直以来两大问题。
以前虽然有激光雷达,但是它们的集成度都很低,易用性很差,而且价格巨高。大疆通过对核心技术的突破,以及供应链生产一条线的打通,在把技术突破的同时,把价格降下来,让更多的人,更多的行业用上这些技术。我们会在更多的场景通过传感器、更高的分辨率、更高的集成度、更多不同的采集方式来解决各个行业不同的问题。
讲了这么多,大疆其实是做了无人机的飞行平台,我们硬件的负载,包括应用处理软件,工业级软件,好像已经比较完整了。实际上我们遇到不同行业,不同领域的时候,要解决的问题都是不一样的,而且我们也不可能全都做完,很多用户要的是非常有针对性的定制化的需求,所以我们还是需要更完整的端到端的解决方案,这时候我们就需要生态里面的集成商、开发者跟我们共同完成这个任务。
到目前为止,我们开发者的生态已经相对蛮大,通过开放不同接口推出了不同产品,目前为止全球有超过7万多注册SDK开发者,1000多个上线发布 MSDK Apps,50多个上线发布硬件负载。希望有这个机会以后,跟在座的各位在不同领域都能够展开更多的应用,把无人机的、A一的技术更好的应用到各个行业中去赋能不同的产业。
2015年12月25日全面上线。目标:打造全球数字营销技术领域首席媒体平台,成为中国乃至全球数字营销内容聚合门户。目前团队积极依托专业素养,全力为数字营销领域从业者搭建有质感的交流空间。感谢相伴!
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