無人機(jī)除了空拍和物流用途,還有許多可能性讓玩家探索。臺(tái)灣有玩家制作了一個(gè)無人機(jī)物件距離偵測與預(yù)測系統(tǒng),可以辨識(shí)人和汽車,也可以測量影片中汽車與無人機(jī)的距離,Dronesplayer 記者特別訪問制作者,讓他分享制作心得。
使用 TensorFlow 深度學(xué)習(xí)套件
系統(tǒng)制作者郭又鋼在科技公司擔(dān)任軟體工程師,本年初方開始接觸無人機(jī),逐步以 DIY 方式購買材料進(jìn)行無人機(jī)制作。因工作方面需接觸深度學(xué)習(xí)程式-Google TensorFlow 深度學(xué)習(xí)套件,所以希望嘗試結(jié)合類神經(jīng)網(wǎng)路與無人機(jī),從而開發(fā)這套應(yīng)用。
郭先生本年初才開始接觸無人機(jī)。
需提供大量檔案學(xué)習(xí)
影片中可看到無人機(jī)能辨識(shí)人類和汽車,郭又鋼表示,在訓(xùn)練時(shí)讓深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)為大量檔案作分類,系統(tǒng)透過不斷運(yùn)算辨識(shí),找出最佳的參數(shù),從而學(xué)習(xí)辨識(shí)人類與汽車。
無人機(jī)以 DIY 零件作組裝。
GPU 協(xié)助運(yùn)算
由于辨識(shí)要作大量運(yùn)算,受器材所限他只能把空拍影片轉(zhuǎn)抄至電腦,再透過顯示卡的 GPU,經(jīng)幾千次運(yùn)算得出一套參數(shù),用來辨識(shí)人物和汽車。當(dāng)中使用到 TensorFlow 和 NVIDIA CUDA 套件,電腦的作業(yè)系統(tǒng)則是 Ubuntu OS。在制作過程中,郭先生認(rèn)為最困難的就是 DIY 的無人機(jī)品質(zhì)沒有保證,如他買到灌水電池,只能飛三分鐘。不過因?yàn)槌杀締栴},暫時(shí)他只能選擇 DIY 無人機(jī)。
遙控上的手機(jī)固定器和手機(jī)殼以 3D 打印機(jī)打印而成,郭先生表示耐用度略嫌不足。
可辨識(shí)其他物件
郭先生表示,類神經(jīng)網(wǎng)路像人類持續(xù)觀看不同事物,以學(xué)習(xí)辨識(shí)物件,只要不斷提供資料,其也可以辨識(shí)空拍中出現(xiàn)的建筑物、電線桿等各式各類物件。他表示如有他的無人機(jī)有高清圖傳功能,也可以即時(shí)傳送影像至電腦作運(yùn)算,作出即時(shí)辨識(shí)。
從影片可見,使用系統(tǒng)后能能辨識(shí)人類。
測距準(zhǔn)確度有待提升
至于辨識(shí)汽車距離的功能,郭先生表示系統(tǒng)在運(yùn)算后具一定參數(shù),再透過三角涵數(shù)推測出距離。不過目前數(shù)字并不是非常精確。用家需先輸入車子大小的資料,方可計(jì)算出汽車的距離。由于個(gè)人開發(fā)能力有限,沒有辦法給予大量準(zhǔn)確資料(如大量汽車型號(hào)和體積等),所以目前預(yù)測距離功能只是一個(gè)大概。
郭先生正操控自制無人機(jī)上升。
iPhone 可提升測距精確度
如要提升距離預(yù)測的精確度,除了把鏡頭廣角數(shù)據(jù)、周邊物件大小等資料輸入系統(tǒng),也有其他方法,如使用兩臺(tái)無人機(jī)進(jìn)行空拍,借此計(jì)算出深度,找出兩張圖的異同的部分,再用三角涵數(shù)算出距離。另一個(gè)辨法則是使用 iPhone,因手機(jī)具有感測器,當(dāng)拍攝時(shí)無人機(jī)移動(dòng)位置,手機(jī)即可運(yùn)算出移動(dòng)的距離,等于雙鏡頭的效果。他表示 Apple 的 AR Kit 單鏡頭就可以作準(zhǔn)確運(yùn)算,移動(dòng)拍攝可算出深度。所以郭認(rèn)為把手機(jī)綁在無人機(jī)拍攝也不失為一個(gè)可行辦法。目前新款的智能手機(jī)具有平行運(yùn)算能力,搭載的鏡頭質(zhì)素不錯(cuò),更具有 4G 網(wǎng)路,使用上可能不輸于 NVIDIA 運(yùn)算套件。
系統(tǒng)可以大約測出汽車與無人機(jī)的距離,但并不夠準(zhǔn)確。
可作多種應(yīng)用
目前這個(gè)系統(tǒng)還屬初步階段,若能升級(jí)器材,有望推出更多功能,如把拍攝到的資料歸類,或作 3D 空中掃描、智能搜尋等等,不過目前離實(shí)際應(yīng)用還有很遠(yuǎn)距離。這個(gè)系統(tǒng)只是拋磚引玉,讓大眾了解無人機(jī)不同的可能性。
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