本文摘要：毫无疑问，无人机应用于正在沦为工业4.0的一个组成部分。当无人机与人工智能结合，无论是在挤迫的施工现场、壮丽的太阳能阵列海面，还是在一望无际的农场、鲨鱼捕食的海滩，两者大大为人类管理者获取全新的视觉。 这种视觉让我们有能力看得更加甚广、更加明晰、更加了解，而当无人机收集的图像转化成为大型数据集，并融合强劲的分析软件，则为我们获取了前所未有的数据采集、分析、管理、确保与预测能力。

毫无疑问，无人机应用于正在沦为工业4.0的一个组成部分。当无人机与人工智能结合，无论是在挤迫的施工现场、壮丽的太阳能阵列海面，还是在一望无际的农场、鲨鱼捕食的海滩，两者大大为人类管理者获取全新的视觉。

这种视觉让我们有能力看得更加甚广、更加明晰、更加了解，而当无人机收集的图像转化成为大型数据集，并融合强劲的分析软件，则为我们获取了前所未有的数据采集、分析、管理、确保与预测能力。随着无人机技术的大大发展和普及，用作确保、测量、测绘和监测等各种任务的高分辨率图像的可用性正在减少。

作为人工智能在无人机行业中最重要的应用于目标之一，有效地利用无人机搜集的大型数据集则意味著可对数据集以自动化方式展开处置。在目前，市场上早已有许多成熟期的软件公司为用户获取基于人工智能的数据分析解决方案，使非结构化无人机数据“可操作者”并取得有价值的分析结果，而需要耗时的手动分析。1.实践中的智能分析从农业到建筑，从能源到安全性/安防，深度自学或机器学习算法的用于早已涵括了无人机应用于的许多横向领域。例如，在2017年底，Pix4D早已开始用于机器学习算法展开多种摄影测量应用于，将3D点云分类为建筑物，道路或植被等类别，而现在早已可以用于各种智能工具来计算出来树木数量并确认它们的高度和种类，甚至可以用于这些工具来确认道路、建筑物或植被表面计数，还可以计算出来停车场中的汽车数量，或一定区域中合适加装太阳能电池的屋顶。

Pix4D还与Hummingbird合作开发了一款软件，协助农场经理和农艺师解决问题那些造成生产力受到严重破坏的作物和植物病害问题。他们将特定的机器学习功能加到到强劲的算法中，以找到和破解隐蔽的模式，从而协助客户构建更加精确的临床和针对性处置。Ardenna公司正在利用图像处理和人工智能展开自动检测，对铁路和风力涡轮机检查过程中找到的异常情况展开分类和报告。

在无人机展开铁路检查后，他们搜集了来自100英里铁轨的约40,000张图像，而该公司的软件可以自动检测30种有所不同类型的出现异常，处置时间将近5小时。Skycatch的系统则可以在施工现场继续执行自动化任务，通过深度自学模型辨识和追踪施工现场的资产和物料交付给。

像这样的动态追踪可以用作预测项目延后，而随着时间的流逝，该系统可以自学如何避免这种延后，以协助建筑公司节省大量资金。在2017年美国再次发生哈维飓风灾害后，EagleViewTechnologies用于机器学习算法来创立房产分析数据。

这种方法使得保险公司可以分析无人机图像并有效地对伤害展开分类，这对于在飓风后较慢处置大量赔偿起着了十分最重要的起到。澳大利亚的Westpac集团发售了世界首个自动化鲨鱼监测无人机系统SharkSpotter，该系统基于简单的深度自学框架研发了一种算法，可通过配有物体辨识功能的无人机来动态检测和辨识水中鲨鱼的捕食迹象，并较慢应付海滩附近的鲨鱼潜在威胁。美国公司Nanonets可为其他企业或软件开发商在建构机器学习模型方面获取反对。

所有客户必须做到的是向他们发送到一些样本，以便模型可以借此自学，例如检查太阳能电厂或计算出来图像中的某种物体。Nearthlab是一家韩国软件公司，目前正在研发一种解决方案，可以自动检测并报告照片中风力涡轮机叶片的损毁情况。通过应用于此技术，客户可以较慢辨识损毁，并在必须时启动涉及措施。

普华永道英国是全球首家用于无人机展开库存盘点审核的公司。公司用无人机摄制英国最后一家燃煤电站之一的燃煤储量，并将其摄制的图像用作创立点云“数字孪生”模型，以测量煤堆的体积。据测量结果，准确率多达99%。

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