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NVIDIA GPU助力复亚智能为无人机行业应用赋能

NVIDIA英伟达 ? 来源:NVIDIA英伟达 ? 作者:NVIDIA英伟达 ? 2021-08-04 09:18 ? 次阅读
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复亚智能是一家专注于工业无人机全自动飞行系统解决方案的研发和生产商,致力于用 AI 自动飞行系统赋能工业巡检巡逻场景,以自动飞行提升行业生产力,替代人力让巡检巡逻变得轻松、高效、准确。

复亚聚焦基础设施与智慧城市中的无人机巡检巡逻场景,拥有自主研发的智方系列无人机全自动机场、无人机 AI 飞行大脑+飞行算法、云端识别系统,为能源、交通、水利、环保等场景提供整套无人机全自动应用部署方案,帮助传统领域数字化转型升级。

2019 年复亚智能被认定为上海市高新技术企业,2019 年 11 月获上海云上智慧城市建设方案竞赛一等奖, 2020 年 12 月获英伟达初创企业展示-最终展示特等奖。复亚智能推出智方系列化无人机自动机场、机载飞行大脑等产品,落地 120 多个项目,覆盖 23 个行业场景,用工业无人机自动化系统助力基础设施巡检、巡逻场景的数字化转型升级。

复亚智能联合长水委、中国电网、南方电网、国家电投、国网智能、移动、联通、电信、地方海事局、水利局,在电网巡检、光伏巡检、交通巡逻、水利巡逻、海事巡逻、环保巡逻等多个场景落地标杆性示范项目,装机运行量、市场占有率位居前列领先行业。

复亚智能工业无人机全自动飞行系统

为基础设施巡检场景数字化带来发展新契机

无人机以其高空灵活视野和机动性,在各行业的巡检巡逻场景成为重要的作业工具。巡检应用场景中,如能源领域的电力杆塔、线路、变电站、光伏板、风机叶片的巡检,无人机能去到人难以到达的高度,没有死角的对目标进行快速巡检。巡逻应用场景中,如高速公路,水利河道、城市管理、环保治理。

尽管工业无人机优势明显,但在实际应用过程中,始终无法摆脱专业飞手现场放飞手动操控的困扰。巡检巡逻场景需要大量资源培训操控技能,技术水平参差不齐导致精度和一致性差等问题,同时,由于需要现场操控无人机,响应并不及时,并没有真正发挥工业无人机实际价值。

无人机的应用在各行业场景应用均面临到以下几大挑战:

通勤时间长、响应不及时、户外工作环境恶劣等问题;

人员编制不足、操控技能需高强度专业培训、技术参差不齐巡检数据一致性差等问题;

大量巡飞数据需要人工分类查看,耗时长、重复性高。

在电网、新能源巡检场景中,工业无人机手工操作的作业模式往往意味着需准备 2-3 个专业飞手小组,还需要以纸质形式记录巡检结果,每天通勤几十千米、耗费三四个小时,还需要携带大量资料,在没有道路、信号不好的环境中艰苦作业,还要严防户外安全事故。如此低效的工作方式给行业客户带来了不少困扰。

而复亚智能的全自动飞行系统,轻松破解难题。远程一键控制,无人机自动完成起降、巡检、电池更换及充电等多重任务,省去现场人工值守、人工操控。

基于AI智能图像分析技术,云平台自动分析无人机拍摄的画面,以图表的形式生成巡检报告或缺陷报告,省去了以纸质形式记录巡检结果,提升了后续资料汇总和分析处理的效率和精准度。无人机自动飞行系统为无人机巡逻场景数字化带来发展新契机。

GPU 助力无人机自动巡检

算力提升实现无人机全自动巡逻

在工业巡逻巡检场景中,机载 AI 飞行大脑运载的飞行控制策略实时产生大量数据,在 AI 自动识别流程中,还需对多个动静态目标进行图像识别和分析,给机载飞行大脑有限算力带来挑战。在 NVIDIA 强大算力 GPU 的支持下,复亚智能真正实现无人机“无人”巡检,极大地提升了产品性能和识别能力。

无人机前端AI与后端识别,通过 NVIDIA 推出的 DeepStream,借助 NVIDIA Tesla GPU 以及嵌入式 jetson 硬件平台的卓越的解码以及 AI 推理性能性快速构建高效、高性能的视频分析应用程序。

基于 NVIDIA 的 CUDA 和 TensorRT 核心 AI 组件,利用标准的计算机视觉任务分析功能,包括图像分类、目标检测、识别等,DeepStream 提供流水线创建和配置,H264 流解析和注入,自定义模块的添加以及推理等功能模组,可以快速实现可重用的,可以很容易地应用到用户项目。

复亚智能采用了 NVIDIA 硬件和软件技术进行驱动,针对无人机作业流程的三个阶段,实现了无人机作业流程的的全自动化。

首先是“现场自动化”阶段。通过无人机自动机库/ 机场来解决无人机的现场自动化,无需人员现场作业,复亚智能无人机自动飞行系统可远程实现所有控制,例如电池自动充换电、探测起飞条件、飞行路径设置、无人机自动存放升降、连续飞行、雨天作业、大数据采集分析等,解决了无人机起降依赖飞手控制、人员通勤成本高及时间长、作业环境环境艰苦等问题。

第二是“飞行自动化”阶段。基于 NVIDIA Jetson 系列开发了飞行大脑 MindBot,安装在无人机上。通过 3D 点云数据进行最佳路径计算,无需现场提前打点,无人机可针对不同应用场景制定巡飞任务,以及建立在感知基础上的自主精准升降、任务决策、路径规划和飞行控制等等,在复杂的环境中自行做出最优解。

第三是“后端识别”阶段。通过NVIDIA新推出的 DeepStream,借助 NVIDIA Tesla GPU 以及嵌入式 jetson 硬件平台的卓越的解码以及AI推理性能,快速构建高效、高性能的视频分析应用程序。

基于 NVIDIA 的 CUDA 和 TensorRT 核心 AI 组件,标准的计算机视觉任务分析功能(包括图像分类、目标检测、识别),DeepStream 的流水线创建和配置, H264 流解析和注入,自定义模块的添加以及推理等功能模组,复亚智能可以很容易地将它们应用到用户项目。

NVIDIA RTX 、Jetson TX2、DeepStream 等,加快了复亚智能无人机自动飞行系统其在交通、电网、新能源领域中的 AI 图像处理速度,且提升了分析效率,为行业用户提供完整的数据采集与处理解决方案,助力行业的智能化、自主化的发展。

例如在电网场景,无人机实现了对电线杆、高压线、绝缘子等多个部件进行逐一拍摄,基于云平台深度学习云计算相结合的方式,一边对图像进行处理和储存,一边进行缺陷检测、异常报告生成,并传输至办公室的电脑屏幕上,全流程无需人工参与。待巡检工作结束后,工作人员就能对故障进行检修,无需守候在无人机旁。

得益于 NVIDIA GPU 的强大算力,复亚智能无人机自动飞行系统展现出高性能的全自动飞行能力,将无人机自动巡检的应用价值延伸到多个领域打下了坚实的基础,开创了电网巡检、交通巡逻、水务巡逻、光伏巡检、园区巡逻等多个标杆示范场景。

截止目前,复亚智能无人机自动飞行系统已经成熟应用于 23 个行业,落地 120 多个项目,储备意向客户超 300 家,在多个行业场景装机运行量位居前列,市场占有率行业领先。

在电网巡检领域,电力无人机全自动巡检系统野外部署,无人机自主飞行远程作业,精细化采集数据,实时云端识别。

在交通巡逻领域,无人值守交通巡逻无人机系统沿高速公路部署,无人机自动化、常态化进行交通违章抓拍、事故处置、交通指挥、应急管理,变革了传统交通管理巡逻模式。

在海事巡逻领域,无人机自主巡航查看港区通航环境、通航秩序、锚泊秩序、作业秩序及航标设置,通过高倍自动变焦巡查了危险品锚地,并通过现有的通信网络将图像数据实时远程传输到指挥中心,为应急决策提供更具有时效性、决策价值的信息。

在水务巡逻领域,无人机全自动巡河系统沿河道部署,无人机自动沿固定航线定时巡逻、巡航图像实时传输,污染源敏感点远程拍摄,科技创新管河治水,开启河长制巡河工作的“未来模式”。

在光伏巡检领域,10 套无人机自动机场交付,光伏行业首次大规模采用无人机全自动巡检系统,光伏发电行业的运维巡检步入自动化、标准化时代。

NVIDIA GPU 解决方案破解了深度学习和机器学习中的技术难题,让复亚智能无人机自动飞行系统在多个领域展开常态化、精细化的无人化巡检,节省人工、提高效率的同时,改善了作业环境,也降低了因工业场景中诸多不利因素导致的意外情况,充分发挥了机器的价值,实现了“无人机解放生产力”的美好愿景。复亚智能认为,未来的无人机应用必定朝着自动化、智能化的趋势发展,GPU 计算将会推动行业的革新。

编辑:jq

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原文标题:初创加速计划 | NVIDIA GPU加速AI无人机自动驾驶,助力复亚智能为无人机行业应用赋能

文章出处:【微信号:NVIDIA_China,微信公众号:NVIDIA英伟达】欢迎添加关注!文章转载请注明出处。

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