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NVIDIA GPU助力復(fù)亞智能為無人機行業(yè)應(yīng)用賦能

NVIDIA英偉達 ? 來源:NVIDIA英偉達 ? 作者:NVIDIA英偉達 ? 2021-08-04 09:18 ? 次閱讀
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復(fù)亞智能是一家專注于工業(yè)無人機全自動飛行系統(tǒng)解決方案的研發(fā)和生產(chǎn)商,致力于用 AI 自動飛行系統(tǒng)賦能工業(yè)巡檢巡邏場景,以自動飛行提升行業(yè)生產(chǎn)力,替代人力讓巡檢巡邏變得輕松、高效、準(zhǔn)確。

復(fù)亞聚焦基礎(chǔ)設(shè)施與智慧城市中的無人機巡檢巡邏場景,擁有自主研發(fā)的智方系列無人機全自動機場、無人機 AI 飛行大腦+飛行算法、云端識別系統(tǒng),為能源、交通、水利、環(huán)保等場景提供整套無人機全自動應(yīng)用部署方案,幫助傳統(tǒng)領(lǐng)域數(shù)字化轉(zhuǎn)型升級。

2019 年復(fù)亞智能被認(rèn)定為上海市高新技術(shù)企業(yè),2019 年 11 月獲上海云上智慧城市建設(shè)方案競賽一等獎, 2020 年 12 月獲英偉達初創(chuàng)企業(yè)展示-最終展示特等獎。復(fù)亞智能推出智方系列化無人機自動機場、機載飛行大腦等產(chǎn)品,落地 120 多個項目,覆蓋 23 個行業(yè)場景,用工業(yè)無人機自動化系統(tǒng)助力基礎(chǔ)設(shè)施巡檢、巡邏場景的數(shù)字化轉(zhuǎn)型升級。

復(fù)亞智能聯(lián)合長水委、中國電網(wǎng)、南方電網(wǎng)、國家電投、國網(wǎng)智能、移動、聯(lián)通、電信、地方海事局、水利局,在電網(wǎng)巡檢、光伏巡檢、交通巡邏、水利巡邏、海事巡邏、環(huán)保巡邏等多個場景落地標(biāo)桿性示范項目,裝機運行量、市場占有率位居前列領(lǐng)先行業(yè)。

復(fù)亞智能工業(yè)無人機全自動飛行系統(tǒng)

為基礎(chǔ)設(shè)施巡檢場景數(shù)字化帶來發(fā)展新契機

無人機以其高空靈活視野和機動性,在各行業(yè)的巡檢巡邏場景成為重要的作業(yè)工具。巡檢應(yīng)用場景中,如能源領(lǐng)域的電力桿塔、線路、變電站、光伏板、風(fēng)機葉片的巡檢,無人機能去到人難以到達的高度,沒有死角的對目標(biāo)進行快速巡檢。巡邏應(yīng)用場景中,如高速公路,水利河道、城市管理、環(huán)保治理。

盡管工業(yè)無人機優(yōu)勢明顯,但在實際應(yīng)用過程中,始終無法擺脫專業(yè)飛手現(xiàn)場放飛手動操控的困擾。巡檢巡邏場景需要大量資源培訓(xùn)操控技能,技術(shù)水平參差不齊導(dǎo)致精度和一致性差等問題,同時,由于需要現(xiàn)場操控?zé)o人機,響應(yīng)并不及時,并沒有真正發(fā)揮工業(yè)無人機實際價值。

無人機的應(yīng)用在各行業(yè)場景應(yīng)用均面臨到以下幾大挑戰(zhàn):

通勤時間長、響應(yīng)不及時、戶外工作環(huán)境惡劣等問題;

人員編制不足、操控技能需高強度專業(yè)培訓(xùn)、技術(shù)參差不齊巡檢數(shù)據(jù)一致性差等問題;

大量巡飛數(shù)據(jù)需要人工分類查看,耗時長、重復(fù)性高。

在電網(wǎng)、新能源巡檢場景中,工業(yè)無人機手工操作的作業(yè)模式往往意味著需準(zhǔn)備 2-3 個專業(yè)飛手小組,還需要以紙質(zhì)形式記錄巡檢結(jié)果,每天通勤幾十千米、耗費三四個小時,還需要攜帶大量資料,在沒有道路、信號不好的環(huán)境中艱苦作業(yè),還要嚴(yán)防戶外安全事故。如此低效的工作方式給行業(yè)客戶帶來了不少困擾。

而復(fù)亞智能的全自動飛行系統(tǒng),輕松破解難題。遠程一鍵控制,無人機自動完成起降、巡檢、電池更換及充電等多重任務(wù),省去現(xiàn)場人工值守、人工操控。

基于AI智能圖像分析技術(shù),云平臺自動分析無人機拍攝的畫面,以圖表的形式生成巡檢報告或缺陷報告,省去了以紙質(zhì)形式記錄巡檢結(jié)果,提升了后續(xù)資料匯總和分析處理的效率和精準(zhǔn)度。無人機自動飛行系統(tǒng)為無人機巡邏場景數(shù)字化帶來發(fā)展新契機。

GPU 助力無人機自動巡檢

算力提升實現(xiàn)無人機全自動巡邏

在工業(yè)巡邏巡檢場景中,機載 AI 飛行大腦運載的飛行控制策略實時產(chǎn)生大量數(shù)據(jù),在 AI 自動識別流程中,還需對多個動靜態(tài)目標(biāo)進行圖像識別和分析,給機載飛行大腦有限算力帶來挑戰(zhàn)。在 NVIDIA 強大算力 GPU 的支持下,復(fù)亞智能真正實現(xiàn)無人機“無人”巡檢,極大地提升了產(chǎn)品性能和識別能力。

無人機前端AI與后端識別,通過 NVIDIA 推出的 DeepStream,借助 NVIDIA Tesla GPU 以及嵌入式 jetson 硬件平臺的卓越的解碼以及 AI 推理性能性快速構(gòu)建高效、高性能的視頻分析應(yīng)用程序。

基于 NVIDIA 的 CUDA 和 TensorRT 核心 AI 組件,利用標(biāo)準(zhǔn)的計算機視覺任務(wù)分析功能,包括圖像分類、目標(biāo)檢測、識別等,DeepStream 提供流水線創(chuàng)建和配置,H264 流解析和注入,自定義模塊的添加以及推理等功能模組,可以快速實現(xiàn)可重用的,可以很容易地應(yīng)用到用戶項目。

復(fù)亞智能采用了 NVIDIA 硬件和軟件技術(shù)進行驅(qū)動,針對無人機作業(yè)流程的三個階段,實現(xiàn)了無人機作業(yè)流程的的全自動化。

首先是“現(xiàn)場自動化”階段。通過無人機自動機庫/ 機場來解決無人機的現(xiàn)場自動化,無需人員現(xiàn)場作業(yè),復(fù)亞智能無人機自動飛行系統(tǒng)可遠程實現(xiàn)所有控制,例如電池自動充換電、探測起飛條件、飛行路徑設(shè)置、無人機自動存放升降、連續(xù)飛行、雨天作業(yè)、大數(shù)據(jù)采集分析等,解決了無人機起降依賴飛手控制、人員通勤成本高及時間長、作業(yè)環(huán)境環(huán)境艱苦等問題。

第二是“飛行自動化”階段?;?NVIDIA Jetson 系列開發(fā)了飛行大腦 MindBot,安裝在無人機上。通過 3D 點云數(shù)據(jù)進行最佳路徑計算,無需現(xiàn)場提前打點,無人機可針對不同應(yīng)用場景制定巡飛任務(wù),以及建立在感知基礎(chǔ)上的自主精準(zhǔn)升降、任務(wù)決策、路徑規(guī)劃和飛行控制等等,在復(fù)雜的環(huán)境中自行做出最優(yōu)解。

第三是“后端識別”階段。通過NVIDIA新推出的 DeepStream,借助 NVIDIA Tesla GPU 以及嵌入式 jetson 硬件平臺的卓越的解碼以及AI推理性能,快速構(gòu)建高效、高性能的視頻分析應(yīng)用程序。

基于 NVIDIA 的 CUDA 和 TensorRT 核心 AI 組件,標(biāo)準(zhǔn)的計算機視覺任務(wù)分析功能(包括圖像分類、目標(biāo)檢測、識別),DeepStream 的流水線創(chuàng)建和配置, H264 流解析和注入,自定義模塊的添加以及推理等功能模組,復(fù)亞智能可以很容易地將它們應(yīng)用到用戶項目。

NVIDIA RTX 、Jetson TX2、DeepStream 等,加快了復(fù)亞智能無人機自動飛行系統(tǒng)其在交通、電網(wǎng)、新能源領(lǐng)域中的 AI 圖像處理速度,且提升了分析效率,為行業(yè)用戶提供完整的數(shù)據(jù)采集與處理解決方案,助力行業(yè)的智能化、自主化的發(fā)展。

例如在電網(wǎng)場景,無人機實現(xiàn)了對電線桿、高壓線、絕緣子等多個部件進行逐一拍攝,基于云平臺深度學(xué)習(xí)云計算相結(jié)合的方式,一邊對圖像進行處理和儲存,一邊進行缺陷檢測、異常報告生成,并傳輸至辦公室的電腦屏幕上,全流程無需人工參與。待巡檢工作結(jié)束后,工作人員就能對故障進行檢修,無需守候在無人機旁。

得益于 NVIDIA GPU 的強大算力,復(fù)亞智能無人機自動飛行系統(tǒng)展現(xiàn)出高性能的全自動飛行能力,將無人機自動巡檢的應(yīng)用價值延伸到多個領(lǐng)域打下了堅實的基礎(chǔ),開創(chuàng)了電網(wǎng)巡檢、交通巡邏、水務(wù)巡邏、光伏巡檢、園區(qū)巡邏等多個標(biāo)桿示范場景。

截止目前,復(fù)亞智能無人機自動飛行系統(tǒng)已經(jīng)成熟應(yīng)用于 23 個行業(yè),落地 120 多個項目,儲備意向客戶超 300 家,在多個行業(yè)場景裝機運行量位居前列,市場占有率行業(yè)領(lǐng)先。

在電網(wǎng)巡檢領(lǐng)域,電力無人機全自動巡檢系統(tǒng)野外部署,無人機自主飛行遠程作業(yè),精細(xì)化采集數(shù)據(jù),實時云端識別。

在交通巡邏領(lǐng)域,無人值守交通巡邏無人機系統(tǒng)沿高速公路部署,無人機自動化、常態(tài)化進行交通違章抓拍、事故處置、交通指揮、應(yīng)急管理,變革了傳統(tǒng)交通管理巡邏模式。

在海事巡邏領(lǐng)域,無人機自主巡航查看港區(qū)通航環(huán)境、通航秩序、錨泊秩序、作業(yè)秩序及航標(biāo)設(shè)置,通過高倍自動變焦巡查了危險品錨地,并通過現(xiàn)有的通信網(wǎng)絡(luò)將圖像數(shù)據(jù)實時遠程傳輸?shù)街笓]中心,為應(yīng)急決策提供更具有時效性、決策價值的信息。

在水務(wù)巡邏領(lǐng)域,無人機全自動巡河系統(tǒng)沿河道部署,無人機自動沿固定航線定時巡邏、巡航圖像實時傳輸,污染源敏感點遠程拍攝,科技創(chuàng)新管河治水,開啟河長制巡河工作的“未來模式”。

在光伏巡檢領(lǐng)域,10 套無人機自動機場交付,光伏行業(yè)首次大規(guī)模采用無人機全自動巡檢系統(tǒng),光伏發(fā)電行業(yè)的運維巡檢步入自動化、標(biāo)準(zhǔn)化時代。

NVIDIA GPU 解決方案破解了深度學(xué)習(xí)和機器學(xué)習(xí)中的技術(shù)難題,讓復(fù)亞智能無人機自動飛行系統(tǒng)在多個領(lǐng)域展開常態(tài)化、精細(xì)化的無人化巡檢,節(jié)省人工、提高效率的同時,改善了作業(yè)環(huán)境,也降低了因工業(yè)場景中諸多不利因素導(dǎo)致的意外情況,充分發(fā)揮了機器的價值,實現(xiàn)了“無人機解放生產(chǎn)力”的美好愿景。復(fù)亞智能認(rèn)為,未來的無人機應(yīng)用必定朝著自動化、智能化的趨勢發(fā)展,GPU 計算將會推動行業(yè)的革新。

編輯:jq

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原文標(biāo)題:初創(chuàng)加速計劃 | NVIDIA GPU加速AI無人機自動駕駛,助力復(fù)亞智能為無人機行業(yè)應(yīng)用賦能

文章出處:【微信號:NVIDIA_China,微信公眾號:NVIDIA英偉達】歡迎添加關(guān)注!文章轉(zhuǎn)載請注明出處。

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