telegram
Александр Иванов
6 августа 2021
Распознавание

Компьютерное зрение для распознавания объектов с коптеров и дронов

Краткие примеры реализации запросов на реализацию систем ИИ с беспилотных летательных аппаратов из нашего опыта

Примеры практических кейсов распознавания с БЛПА

Попытка подсчитать большое количество активов, разбросанных по большой территории, может быть сложной задачей и подвержена ошибкам. Вот почему AI полезен для клиентов, ведь он помогает получить точный подсчет своих наиболее важных активов. Модели искусственного интеллекта NeuroCore предварительно обучены и готовы к почти моментальному развертыванию. ИИ с дронов может идентифицировать любой объект, который мы его научим идентифицировать, будь то животные, люди или обычные предметы. Это дешевле, безопаснее и точнее, чем традиционные методы подсчета многочисленных активов с помощью ручного труда. Эти преимущества перевешивают затраты на развертывание.

ИИ берет в обработку данные сразу из нескольких источников:

Камеры наблюдения
Дроны
Спутники

После того , как наше компьютерное зрение зафиксировало данные, оно обеспечивает точный подсчет людей, животных или объектов в потоке с помощью идентификация объекта или животного, которое оно обучено идентифицировать, и отправку данных лицам, принимающим решения.

Благодаря своей платформе компьютерного зрения модель может быть полезна в следующих задачах:

Крупные фермы должны следить за большими стадами на большой территории.
Национальные парки, заповедники и заповедники дикой природы должны иметь точный подсчет животных, которые у них есть.
Большие склады, которые должны отслеживать тысячи коробок и товаров.
Лаборатории для подсчета клеток.

После того, как мы развернем модель искусственного интеллекта для дронов, мы обеспечим дистанционное обучение. Если у компании есть особые потребности, мы можем развернуть индивидуальную модель. Наши модели искусственного интеллекта для дронов можно обучить в течение нескольких дней и развернуть в течение нескольких часов.

По прогнозам, к 2026 году мировой рынок коммерческих дронов достигнет 34,5 млрд долларов , ежегодный рост составит 32%. По мере того, как дроны дешевеют и становятся более доступными для потребителей, количество снимков с дронов также стремительно растет. Так как же вы можете надеяться анализировать огромное количество информации, которую дроны собирают каждую секунду? Ответ кроется в искусственном интеллекте и компьютерном зрении для дронов. Благодаря технологическим достижениям последних лет, модели компьютерного зрения могут сравняться или даже превзойти человеческие способности в задачах классификации изображений и обнаружения объектов — всего за доли секунды.

Дроны или беспилотные летательные аппараты (БПЛА) используются в самых разных отраслях, включая:

Природные ресурсы , для отслеживания популяций диких животных, мониторинга усилий по лесовосстановлению, отслеживания домашнего скота.
Охрана , вести разведку и наблюдение.
Экстренные службы , для поиска выживших или доставки медикаментов в отдаленные районы.

Для многих приложений искусственного интеллекта дронов каждая секунда на счету. Вот почему вы также можете использовать ИИ для дальнейшего повышения скорости реакции. Вместо того, чтобы отправлять собранные данные в облако, пограничный ИИ выполняет обработку непосредственно на так называемых «пограничных» устройствах, расположенных близко к источнику сбора. Для понимания спектра задач, мы можем научиться определять: виды животных, пейзажи и природу, здания и помещения, растения, цветы и растительность, дороги, пешеходов и автомобили, обнаружение пожара.

Чтобы узнать, как использовать искусственный интеллект для дронов, свяжитесь с нашей командой экспертов по компьютерному зрению, чтобы обсудить потребности и цели вашего бизнеса.

Расскажите нам о своём проекте

Отправляя это, вы соглашаетесь с нашей политикой конфиденциальности