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导语:本文全面概述了基于深度学习的对无人机航拍图像进行物体检测的方法。

本文为ai研习社编译的技术博客,原标题:

howtoeasilydoobjectdetectionondroneimageryusingdeeplearning

作者| gauravkaila

翻译| zackary、disillusion、刘刘1126

校对|酱番梨    整理|菠萝妹/nanonets/how-we-flew-a-drone-to-monitor-construction-projects-in-africa-using-deep-learning-b792f5c9c471如何将深度学习应用于无人机图像的目标检测

本文全面概述了基于深度学习的对无人机航拍图像进行物体检测的方法。我们还介绍了一个应用示例:利用无人机监测一个非洲住房项目的建设进度。

第一部分:我们刚发布了nanodroneapis!您是否知道无人机及其相关功能将在2023年成为一项价值500亿美元的产业?截至今天,无人机被用于农业,建筑,公共安全和安全等领域,同时也被其他领域迅速采用。随着基于深度学习的计算机视觉为这些无人机“提供动力”,行业专家们预测无人机将在以前难以想象的应用场景中被前所未有地广泛使用。

我们将探索一些应用以及伴随着它们的挑战,这些应用基于深度学习完成了基于无人机的自动化监测。

在最后,我们将展示一个使用nanonets机器学习框架对非洲住房项目进行远程监测的案例。

  第一部分:航拍图像——简要背景人们总是对从高处俯瞰世界着迷,从高耸的大楼上、从瞭望塔上、从堡垒,还征服了最高的山峰。为了能捕捉这样的瞬间并且和全世界分享,人们竭尽全力,借助梯子、高楼、风筝、气球、飞机和火箭,挑战地心引力。

 1906年,从风筝上拍摄的旧金山全景(来源:国会图书馆)

如今,即使是普通大众也可以使用能够飞到2公里高处的无人机。这些无人机配有高分辨率的摄像头,能够捕捉高质量的图像,用于各种分析。农田的航拍图像

  第二部分:无人机及其工业应用随着无人机的普及,我们看到很多摄影师和业余爱好者的日常爱好和活动,他们使用无人机进行一些创造性项目,诸如捕捉南非的不平等现象,或者拍摄足以让伍迪艾伦(woodyallen)都感到骄傲的纽约奇景。

虽然这一切看起来很轻巧,但是价值500亿美元的无人机产业核心在于工业应用。

在这里我们探讨一二:能源:太阳能发电厂的检测

太阳能发电厂的日常检测和维护是一项艰巨的任务。传统的人工检测方式只能支持每三个月/次的检测频率。由于环境恶劣,太阳能电池板可能会有缺陷。损坏的太阳能电池板部件降低了功率输出效率。左图:太阳能电池板的原始热图像  

右图:因特尔自动化系统检测的缺陷定位和分类农业:植物早期病害的检测

伦敦帝国理工学院(imperialcollegelondon)的研究人员在无人机上安装多光谱相机,这些相机将使用特殊的过滤器从选定的电磁光谱区域捕捉反射光。有病害的植物通常会显示出一种有别于健康植物“光谱特征”。带有病原和营养不足的植物叶片的光谱图像公共安全:鲨鱼侦测

对一大片土地/水域的俯视图进行分析,可以获取大量关于治安和公共安全方面的信息。其中一个例子就是在澳大利亚沿。