-
微信號(hào):youuav
關(guān)注官方微信
m.youuav.com手機(jī)掃碼看新聞
-
- 添加收藏
- 關(guān)于我們
無人機(jī)整機(jī)
無人機(jī)配件
無人機(jī)服務(wù)
設(shè)備與工具
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)。
基于巡檢數(shù)據(jù)的智能開發(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)建則離不開數(shù)據(jù)支撐，為解決數(shù)據(jù)采不上、采不全、讀不懂的問題，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)有的圖像庫進(jìn)行測試及模型構(gòu)建，而無人機(jī)航拍視野的極小數(shù)據(jù)量很難滿足無人機(jī)行業(yè)算法對數(shù)據(jù)多樣性和質(zhì)量的需求。
為了讓圖像庫滿足樣本數(shù)量基數(shù)夠大、源于實(shí)際飛行情況和基于無人機(jī)飛行視角這三個(gè)條件，我們采取了一系列行動(dòng)：
*多地實(shí)飛采集
搭建采集團(tuán)隊(duì)。依托遍布全國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)。我們設(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。
通過上述舉措，我們實(shí)現(xiàn)了每個(gè)模型基于超過20,000張真實(shí)世界中采集的無人機(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。
為了解決這一問題，復(fù)亞開發(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)化過程。
模型構(gòu)建：
大模型與數(shù)學(xué)模型的有效融合
對原始數(shù)據(jù)標(biāo)注處理提取有用的特征后，需要通過適當(dāng)?shù)姆绞竭M(jìn)行模型構(gòu)建。一般來說，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。
*煙火識(shí)別算法，及時(shí)發(fā)現(xiàn)火源
通過融入數(shù)學(xué)模型，我們加強(qiáng)了算法對數(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)公開專利。我們的算法團(tuán)隊(duì)通過快速迭代，將這些理論和技術(shù)優(yōu)化到極致，通過快速迭代，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，并且在多個(gè)場地實(shí)飛測試中的驗(yàn)證了算法產(chǎn)品能力高可靠性。
*飛行實(shí)測-人群識(shí)別算法
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。
*配置算法，開啟實(shí)時(shí)識(shí)別
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)勢轉(zhuǎn)化為行業(yè)的實(shí)際成果。實(shí)現(xiàn)飛行過程中實(shí)時(shí)識(shí)別，識(shí)別結(jié)果與飛行畫面同步實(shí)時(shí)呈現(xiàn)，發(fā)現(xiàn)問題即時(shí)多通道異常提醒，針對問題可即時(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，可以根據(jù)業(yè)務(wù)需求，針對性地進(jìn)行算法的選擇。如在行業(yè)應(yīng)用中，無人機(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。
復(fù)亞智能是業(yè)內(nèi)領(lǐng)先的無人機(jī)全自動(dòng)飛行系統(tǒng)研發(fā)和服務(wù)商，專注自動(dòng)化、智能化無人機(jī)系統(tǒng)軟硬件研發(fā)，整合無人機(jī)與自動(dòng)機(jī)場硬件、管理調(diào)度軟件、飛行與圖像算法，用高度智能的無人機(jī)系統(tǒng)滿足政企用戶低空巡查業(yè)務(wù)需求，通過分布式部署讓巡邏干預(yù)隨時(shí)可達(dá)，巡檢數(shù)據(jù)觸手可及。
2025-08-29 10:19
2025-08-29 10:18
2025-08-29 10:18
2025-08-29 10:16
2025-08-29 10:12
2025-08-28 11:18
2025-08-28 11:17
2025-08-28 11:10
2025-08-28 11:09
2025-08-27 14:15
