Узнайте, как компьютерное зрение преобразует аэрофотоснимки в полезную информацию для реальных сценариев использования аэрофотоснимков, от городского планирования до обеспечения безопасности.
Каждый день дроны и спутники снимают фермы, города, побережья, леса и инфраструктуру. С высоты птичьего полета они могут зафиксировать тонкие, но значимые изменения, такие как неравномерный рост сельскохозяйственных культур, увеличение пробок, смещение береговой линии или активность в контролируемых районах.
Многие из этих сигналов вызваны деятельностью человека, однако их часто трудно detect земли. Аэрофотосъемка позволяет четко наблюдать за этими средами даже в отдаленных или опасных местах.
Однако по мере роста объема собираемых данных одной только видимости становится недостаточно. Крупномасштабные приложения, такие как сельское хозяйство или мониторинг городской среды, могут генерировать тысячи изображений, что делает ручной просмотр медленным, трудоемким и непрактичным.
Технология компьютерного зрения предлагает более эффективную альтернативу, автоматизируя процесс анализа и проверки. Vision AI — это область искусственного интеллекта (ИИ), которая позволяет машинам интерпретировать и понимать визуальные данные. В частности, модели компьютерного зрения могут detect classify , отображать точные границы и track на огромных массивах аэрофотоснимков в режиме реального времени, обеспечивая последовательный и масштабируемый мониторинг изменений.
В этой статье мы рассмотрим, почему компьютерное зрение имеет важное значение для интеллектуальных систем аэрофотосъемки, и проанализируем 12 примеров использования аэрофотоснимков, в которых визуальные данные могут быть преобразованы в полезную информацию. Приступим!
Системы аэрофотосъемки генерируют огромные объемы пространственных данных. Например, дрон, летающий над городом, может сделать тысячи аэрофотоснимков городских кварталов и человеческой деятельности в высоком разрешении.
Аналогичным образом, спутниковые изображения могут предоставлять поток непрерывных визуальных данных. Ручной просмотр этих данных может быть затруднительным. Часто анализ изображений должен выполняться быстро и точно, особенно в таких случаях, как оценка ущерба от землетрясения, когда время имеет решающее значение.
Компьютерное зрение упрощает обработку таких данных, преобразуя изображения с дронов и спутников в информацию, понятную для машины. Решения на базе искусственного интеллекта для компьютерного зрения работают следующим образом: захваченные визуальные данные поступают в модели компьютерного зрения, которые затем выполняют различные задачи, связанные со зрением. К ним относятся обнаружение объектов, картографирование больших территорий, представляющих интерес, и отслеживание изменений во времени.
Модели, такие как Ultralytics , предназначены для задач визуального распознавания в реальном времени, таких как обнаружение объектов, сегментация экземпляров и отслеживание объектов. Они могут эффективно обрабатывать изображения на небольших устройствах или на больших географических территориях, что позволяет преобразовывать данные с воздушных съемок в полезную информацию сразу после их получения.
Ниже приведены некоторые распространенные задачи компьютерного зрения, используемые для извлечения значимой информации из аэрофотоснимков:
Обнаружение ориентированных ограничительных прямоугольников (OBB): в отношении аэрофотоснимков, на которых объекты отображаются под разными углами, ориентированные ограничительные прямоугольники позволяют более точно фиксировать ориентацию и форму объектов, улучшая качество обнаружения таких объектов, как корабли, транспортные средства и инфраструктура.
Теперь, когда мы лучше понимаем компьютерное зрение в аэрофотосъемке, давайте обсудим некоторые реальные приложения аэрофотосъемки, в которых может использоваться искусственный интеллект в области зрения.
Проблемы с водой в сельском хозяйстве часто развиваются медленно и остаются незамеченными. Такие проблемы, как утечки в ирригационных системах, неравномерное распределение воды и водный стресс сельскохозяйственных культур, могут накапливаться с течением времени без явных признаков. К тому времени, когда повреждения сельскохозяйственных культур становятся заметными, фермеры уже теряют урожай.
Аэрофотосъемка может использоваться для одновременного мониторинга всех сельскохозяйственных угодий. С высоты гораздо легче detect изменения в состоянии урожая и уровне влажности, detect при осмотре с земли.
Эти данные могут быть проанализированы с помощью компьютерного зрения для разделения участков посевов и detect таких detect , как засушливые участки или зоны с избыточным орошением. Это позволяет своевременно принимать меры, более эффективно использовать воду и повысить урожайность при меньших затратах.
Даже небольшая задержка в принятии решений может негативно повлиять на спасательные и реагирующие мероприятия во время стихийного бедствия. Такие бедствия, как землетрясения и оползни, часто приводят к разрушению зданий и блокированию дорог, что затрудняет спасательные работы, делая некоторые районы недоступными. Это может сделать традиционные наземные инспекции медленными, опасными, а иногда и невозможными.
Дистанционное зондирование с помощью аэрофотоснимков и спутниковых изображений дает спасательным командам быстрый обзор пораженных регионов на большой территории. В течение нескольких минут они могут увидеть обрушенные здания, поврежденные дороги и наиболее пострадавшие районы, не дожидаясь физического доступа.
Системы компьютерного зрения могут оказать дополнительную поддержку спасательным командам, используя эти аэрофотоснимки для выявления поврежденных сооружений и заблокированных маршрутов. Системы, интегрированные с такими моделями, как Ultralytics , могут быть обучены detect , обломки и препятствия на дорогах непосредственно по аэрофотоснимкам. Это помогает спасательным командам быстрее реагировать и более эффективно распределять ресурсы при ликвидации последствий стихийных бедствий.
Такие нарушения в городах, как незаконный сброс отходов, нецелевое использование земель и захват общественных пространств, часто происходят незаметно. К моменту, когда они становятся заметными на местах, проблема, скорее всего, уже распространилась на несколько районов.
Аэрофотосъемка упрощает мониторинг таких проблем в городских районах. Например, регулярные аэрофотоснимки, сделанные с помощью дронов, дают четкое и актуальное представление об улицах, открытых территориях и общественных местах, к которым трудно получить доступ при ручной инспекции.
Модели Vision AI могут использоваться для анализа этих аэрофотоснимков с целью detect мест detect и несанкционированных построек. В сочетании с географическими информационными системами (ГИС) и данными о зонировании городские власти могут track нарушений с течением времени, выявлять схожие районы и более эффективно обеспечивать соблюдение правил содержания территории.
Управление дорожными сетями является сложной задачей, когда видимость зависит исключительно от наземных датчиков и стационарных камер. Хотя они могут выделять отдельные проблемные точки на дороге, им сложно отслеживать поведение дорожного движения по всему городу.
Высокоразрешающие аэрофотоснимки решают эту проблему, показывая дороги, перекрестки и транспортный поток на одном изображении. С помощью этого метода легче detect , скопления транспорта и незаконную парковку, чем с помощью наземных систем. Когда аэрофотосъемка интегрирована с моделями видения, такими какYOLO Ultralytics YOLO , она может помочь в анализе трафика на больших территориях.
Точные измерения необходимы при обследовании земельных участков и зданий для целей оценки, планирования или регулирования. Ручные измерения могут быть трудоемкими, особенно на больших или труднодоступных объектах, и даже небольшие несоответствия могут привести к задержкам или дополнительным работам.
Дроны и другие воздушные платформы помогают в этом, снимая актуальные изображения объектов недвижимости с высоты. В сочетании с фотограмметрией и LiDAR эти изображения позволяют создавать подробные трехмерные модели земельных участков и окружающих сооружений, что снижает необходимость в частых выездах на место.
Компьютерное зрение поддерживает этот процесс, помогая в таких задачах, как идентификация видимых характеристик объекта, определение приблизительных границ и измерение расстояний или площадей по изображениям. Эти результаты обычно проверяются и подтверждаются геодезистами, что помогает командам работать более эффективно, сохраняя при этом точность.
В некоторых ситуациях традиционные инструменты для съемки фильмов, такие как камерные установки и краны, могут ограничивать возможности съемки определенных кадров, особенно когда требуются широкие ракурсы или быстрое динамичное движение. Дроны помогают преодолеть эти ограничения, позволяя снимать плавные воздушные кадры на больших пространствах.
Они дают кинематографистам свободу снимать обширные пейзажи, сложные сцены действий и панорамные съемки с высоты, которые трудно осуществить с земли. Дроны с компьютерным зрением также могут использоваться для track на изображениях с высоким разрешением, что позволяет камере плавно следовать за движущимися объектами, такими как транспортные средства. Это снижает необходимость постоянного ручного управления и помогает съемочной группе более эффективно снимать стабильные кинематографические кадры.
Мониторинг обширных приграничных и периферийных регионов может быть сложной задачей из-за обширной территории, удаленности и ограниченного доступа по суше. Поддержание постоянного покрытия в этих районах часто требует значительных ресурсов и все равно может приводить к пробелам в видимости.
Системы аэрофотосъемки могут быть масштабируемым способом улучшения ситуационной осведомленности на обширных территориях. Дроны и другие воздушные платформы могут собирать изображения, которые обеспечивают постоянную видимость без необходимости постоянного присутствия на земле.
Методы компьютерного зрения могут быть использованы для анализа этих данных с целью выявления закономерностей движения, таких как движение людей или транспортных средств, track во времени и выявления нестандартной активности. Это помогает организациям сократить время реагирования и более эффективно распределять ресурсы.
Традиционные методы исследования дикой природы, такие как наземные патрули или полеты на низкой высоте, могут беспокоить животных и часто приводят к пробелам в сборе данных, особенно на обширных или удаленных территориях обитания. Эти методы также может быть сложно масштабировать на протяжении длительного времени.
Аэрофотосъемка — это менее интрузивный способ наблюдения за дикой природой. Дроны, оснащенные мультиспектральными датчиками, позволяют командам наблюдать за животными с большого расстояния и обеспечивают более последовательный сбор данных даже в условиях густой растительности или слабого освещения.
Модели компьютерного зрения могут затем анализировать эти изображения, чтобы помочь в таких задачах, как обнаружение и подсчет животных, помогая командам более эффективно распределять ресурсы и принимать более обоснованные решения по защите среды обитания и сохранению видов.
На горнодобывающих объектах часто используется тяжелая техника и меняется рельеф местности, что может сделать рутинные проверки трудоемкими. Полагаясь только на наземные проверки, может потребоваться более частое посещение объекта.
Спутниковые и аэрофотоснимки позволяют инспекторам и операторам просматривать все горнодобывающие объекты с высоты. Такая более широкая перспектива облегчает наблюдение за изменениями в границах карьеров, подъездных дорогах, складах и расположении оборудования по сравнению с проверками на уровне земли.
Компьютерное зрение поддерживает этот процесс, обнаруживая и выделяя видимые элементы, такие как транспортные средства, склады, транспортные дороги и границы карьеров. Это позволяет командам сосредоточить проверки на конкретных местах, сократить количество ненужных посещений объектов и обеспечить постоянный контроль безопасности.
Лесные пожары могут быстро распространяться, иногда даже быстрее, чем наземные команды могут отреагировать. К моменту поступления сообщения о пожаре, большие территории могут быть уже затронуты.
С помощью дронов и спутниковых систем съемки легче detect на больших лесных территориях на ранней стадии. Они также помогают в мониторинге окружающей среды даже в районах с ограниченным доступом наземного транспорта.
В частности, модели компьютерного зрения могут detect и пламя и track пожара во времени. Такие системы также могут способствовать быстрой оценке ущерба, помогая спасательным службам действовать быстрее и ограничивать долгосрочные последствия.
Порты сталкиваются с постоянным движением судов, жесткими графиками и ограниченным пространством, что затрудняет одновременный обзор всего происходящего. Традиционные методы мониторинга часто не позволяют отслеживать активность в режиме реального времени, такую как перемещение контейнеров или скопление транспорта.
Аэрофотосъемка или съемка с помощью дронов — это простой способ получить четкое представление о работе порта с высоты. Она позволяет увидеть, где находятся суда, как движется транспортный поток и где в гавани образуются заторы. Затем система Vision AI может проанализировать эти изображения, чтобы track и своевременно обнаруживать заторы, помогая портам более плавно управлять транспортным потоком и обеспечивать эффективность работы.
Нефтяные разливы трудно обнаружить на ранних стадиях, особенно на обширных океанских пространствах. К моменту поступления сообщения о разливе он может уже распространиться и нанести ущерб окружающей экосистеме.
Вид с высоты птичьего полета, который обеспечивают дроны, дает четкое изображение открытой воды. В результате изменения цвета и текстуры поверхности легче увидеть с большей высоты.
Эти изображения можно анализировать с помощью компьютерного зрения, чтобы своевременно detect segment и track их track . Это означает более быстрое локалирование и помогает уменьшить долгосрочный ущерб морским экосистемам.
В сочетании с компьютерным зрением аэрофотоснимки становятся чем-то большим, чем статичные изображения, и начинают предоставлять практическую информацию. По мере роста объемов данных эти системы становятся все более быстрыми и автоматизированными, а анализ происходит все ближе к моменту съемки. Этот сдвиг переводит аэрофотосъемку из области простого наблюдения в область принятия более обоснованных и своевременных решений.
Присоединяйтесь к нашему растущему сообществу! Изучите наш репозиторий GitHub, чтобы узнать больше об ИИ. Откройте для себя компьютерное зрение в производстве и ИИ в логистике, посетив страницы с нашими решениями. Чтобы начать создавать решения с использованием компьютерного зрения, ознакомьтесь с нашими вариантами лицензирования.
