央廣網(wǎng)北京1月3日消息(總臺央廣記者賈宜超 周益帆)2020年四川西昌瀘山森林大火中,有多架無人機飛到起火區(qū)上空,偵察火情,將起火點信息收集傳輸回指揮中心,為救災提供了有效的信息。近些年來,我國民用無人機產(chǎn)業(yè)飛速發(fā)展,無人機應用場景越來越廣泛,得益于圖像識別等人工智能技術(shù)的發(fā)展,當無人機從“看得見”變?yōu)椤翱吹枚,我們的生活將發(fā)生多少改變?
這些天,全國多地迎來寒潮,供電系統(tǒng)迎來負荷高峰的同時,也進入了線路檢修的關(guān)鍵時刻。
江川是國網(wǎng)金華供電公司輸電運檢中心的巡線員,他正在用無人機對婺城區(qū)沙畈鄉(xiāng)境內(nèi)的幾條易覆冰線路進行梳理排查。“通過無人機輔助,對線路及在線監(jiān)測設(shè)備進行檢查,看看這些設(shè)備有沒有什么缺陷,及時進行處理,以應對寒潮來臨,確保設(shè)備正常運行!苯ㄕf。
無人機電路檢修(圖片來源:武義縣融媒體中心)
目前,國網(wǎng)金華供電公司已經(jīng)規(guī)劃完成52個易覆冰線路無人機巡視路徑,為打造“不怕冰災”的電網(wǎng)提供技術(shù)支持。
一般來說,無人機分為軍用無人機和民用無人機,民用無人機按用途,又可細分為消費級無人機和工業(yè)無人機,消費級無人機主要滿足用戶個人航拍的需求;工業(yè)無人機則滿足更多行業(yè)的實際作業(yè)需求,巡檢以外,安防、物流、測繪等多個領(lǐng)域正探索這一工具的應用。
2020年年末,全國警用無人機分片區(qū)開展大比武:超視距目標偵查、超視距物資精準投送、非致命性武器投射……無人機輔助作業(yè),首先可以解決“看得見”的問題。
幾年前,湖北、廣州等多省市交警就曾在多個違法占用應急車道專項行動中使用過無人機,湖北省高速交警此前接受媒體采訪時說:“以前,我們都是用攝像機和執(zhí)法記錄儀進行抓拍,民警要沿著應急車道,一個一個往后面走,用無人機來進行抓拍,民警只需要在這里進行操作。”
而得益于人工智能技術(shù)的發(fā)展,無人機正從“看得見”向“看得懂”進發(fā)。四川成都是工業(yè)級無人機的生產(chǎn)重地,成都市無人機相關(guān)企業(yè)已超過500家。2018年,成都縱橫自動化技術(shù)股份有限公司承擔工信部“新一代人工智能產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新重點任務”,形成了基于人工智能的目標跟蹤與偵察監(jiān)視技術(shù)等核心技術(shù)?v橫股份副總經(jīng)理王陳介紹,這背后是一整套的算法及圖像識別技術(shù)的支持!盁o人機相當于是一個空中移動的攝像頭,這就要求攝像頭對地面的目標進行識別、跟蹤、分類、統(tǒng)計。典型的目標有什么?有車輛、人群。比如我們在巡查時發(fā)現(xiàn)一輛可疑的地面車輛,地面監(jiān)控人員下達跟蹤指令,然后光電吊艙的攝像頭把車輛框在里面,因為車動不受控制,無人機這個時候就脫離了預先設(shè)定的航線,進行跟隨飛行,通過跟隨飛行,它能夠一直把車輛跟蹤上、識別、監(jiān)視,甚至是監(jiān)控!蓖蹶愓f。
視頻:遂寧馬拉松無人機
2019年,遂寧馬拉松開跑,一臺可對目標區(qū)域進行晝夜偵察、監(jiān)視、目標識別、鎖定跟蹤等功能的固定翼無人機,擔負起空中巡檢的監(jiān)控任務。王陳說:“其中有一段時間我們就鎖定了最前面領(lǐng)跑的車輛,無人機一直跟飛這輛車輛。那么起到什么作用呢?它(可以)統(tǒng)計前方的地面人群聚集的情況,以及前方道路是否有無清場,這就起到了智能化的作用在里面。”
人工智能+無人機,更廣闊的天地是在一些人無法靠近的場景中,進行任務作業(yè)。2020年3月,四川省涼山州西昌市突發(fā)森林火災。多架無人機進入火場,監(jiān)視火情、精確定位火場位置、測量火場面積,并將這些勘測信息實時傳回西昌指揮中心。王陳介紹說:“我們做的工業(yè)無人機,是作為基礎(chǔ)工具出現(xiàn),它可以搭載不同的任務艙,比如像攝像頭、多光譜、雷達,它的本質(zhì)是對地面的圖像或者視頻流進行處理。以前是看的清晰就完事了,現(xiàn)在是要看得懂,這就利用了大量的AI技術(shù),要把所有的圖像結(jié)構(gòu)化,它需要把以前是人工判讀的,通過AI技術(shù),不管是深度學習也好,還是圖像處理也好,變成用AI來判斷。所有的無人機,它都是為了通過智能化,來減少人的識別、判斷,減少人的負擔以后,讓人做更高的決策。”
王陳表示,無人機搭載人工智能技術(shù),從“看得見”到“看得懂”,背后是應市場需求而生的一場技術(shù)探索。以前都是通過人來巡檢,可能巡視不到10公里,對人來說就負擔已經(jīng)非常重了。而無人機它是自動判別的,視野也不一樣,一個小時就能飛上幾十公里、一百公里,這個東西全部都能判斷完。
當然,人工智能背景下的無人機使用,也面臨著規(guī)范和挑戰(zhàn)。首先,無人機判定的精確與否,來源于大數(shù)據(jù)的學習,應用場景越多,收集的數(shù)據(jù)就越多,無人機才能更加“聰明”;另外,我們正從單個無人機的應用轉(zhuǎn)變?yōu)檫M行無人機組網(wǎng)技術(shù)的探索,如何開發(fā)出一套與應用匹配的智慧空管系統(tǒng),將是未來一段時間內(nèi)無人機發(fā)展的重點與挑戰(zhàn)。王陳說:“現(xiàn)在也是組網(wǎng)式的、多個融合的深度挖掘數(shù)據(jù),進行一些AI的處理。無人機越來越多,300米以下這種情況,它就必須引用‘智慧空管’進行管理,比方自動進行研判,自動進行一些命令的處理,相當于是管理好飛行。這里面也涉及到AI技術(shù),讓無人機的飛行需要計算機自動化生成和處理空管指令。”