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大疆走进公司背后的“智慧大脑”——大疆机器学习

TOM    2021-10-21 14:02

在刚刚过去的国庆假期中,大疆农业发布了全球作业面积超10亿亩的里程碑海报,这其中有着比例可观的果树作业,正是依托着大疆公司背后的“智慧大脑”——大疆机器学习。通俗而言,人工智能是科学,而机器学习是让机器懂得人工智能的算法,机器学习也是人工智能的基础。与许多人的想象不同,这并不是枯燥的代码与公式,而是真切可以接地气的应用。作为大疆诸多业务的先驱部门,大疆机器学习为智能产品的研发与创新提供了不竭支持与动力。

 大疆走进公司背后的“智慧大脑”——大疆机器学习

大疆机器学习为无人机提供避障

大疆机器学习推动农业生产力提升

农业作为第一大产业,新技术应用一直是众多科研机构和科技公司探索的重要课题。2015年至2017年间,大疆农业植保无人机已经覆盖到大多数农田场景中,为农田喷洒作业大幅提高效率。在2018年,大疆机器学习研发的“果树模式”,首次提出三维语义地图解决方案,将二维场景上升到三维场景的精准构建和语义识别,结合大疆原有的导航与飞控技术,解决了果树植保的难题,提高了果树施药与喷洒效率。

 大疆走进公司背后的“智慧大脑”——大疆机器学习

大疆农业“果树模式”识别率达到98%

 大疆走进公司背后的“智慧大脑”——大疆机器学习

大疆农业“树心模式”实现农药精准定量喷洒

对于果树的机器学习模式开发,大疆研发人员表示,开发过程并不容易。不同于农田近似扁平化的二维场景,果园中遇到的各类障碍物以及突发情况在研发过程中都颇具挑战。在前期调测过程中,测试员在全国20多种不同的果园中进行飞行测试,确保果树模式可以适用于大多数果树场景。除此之外,软硬件适配也是果树模式研发过程中遇到的技术难题之一。从相关技术人员口中得知,在联调的过程中,项目组反复奔波于公司与果园之间,不断更新数据并同步到相关硬件模块,最终才将果树模式成功落地,并且实现了果树识别率高达98%,每分钟内200亩语义识别的目标。

在推出果树模式后,大疆研发人员为了实现航线的优化和农药的精准定量喷洒,通过实地调研马来西亚棕榈树等东南亚的经济作物,并推出“树心模式”。精准定量的喷洒可以最大化发挥农药的效果,减少环境污染,并且提高农作物的经济效益。除此之外,此后陆续推出的“地块边界识别”、“苗情分析”、“巡田监测”等功能,也在不同程度上推动了农业生产力的提升。

从植保农业到影像产品,机器学习发挥着不可或缺的作用

从“看得清”到“看得懂”,从植保农业到影像产品,大疆机器学习在发挥着不可或缺的作用。近几年,随着DJI影像产品的不断升级,智能跟随技术也随之不断完善,从原来简单识别颜色纹理发展到现在的重人脸识别功能,并且在同一场景中可以出现多个物体的跟焦功能,真正实现三维场景的智能跟随。据机器学习项目组成员透露,智能跟随实现的背后是项目组的一次又一次尝试,通过跟组拍摄或自己搭建场景拍摄来研究定位,最终实现“怎么跟都不丢”的功能。不仅如此,智能跟随与避障的升级与完善为无人机飞行系统提供了强有力的基础保障。智能安防、智能巡检等行业项目也开始落地应用,持续更新优化的安防解决方案,帮助公共安全机构提升运作效率。

 大疆走进公司背后的“智慧大脑”——大疆机器学习

大疆机器学习实现“怎么跟都不丢”的功能

目前,机器学习部的研发成果如同根基一般的存在,机器学习的研发技术已经在大疆消费级无人机、农业及行业、手持影像设备等多条产品线应用,无论是智能跟随与定位模式的更新,或是农业果树模式、树心模式的研发。与此同时,作为一个向上辅助向下交付的部门,被人们熟知的跟踪监测功能与自动剪辑功能都是他们落地成功的作品。此外,他们还会去做一些前沿的探索和技术的革新,去驱动与其他部门之间的合作,比如说与芯片部门之间的研讨。

机器学习赋能,做空间智能时代的开拓者

在大疆机器学习部门的采访中,我们了解到,做开创智能空间时代的先行者和动力引擎,让产品创新更加容易,持续将智能技术落地到现实场景、改善人们的生活,始终是他们的使命。据了解,项目的落地部署在内部看来就是软件与硬件的联合优化。在软件上,表现为各种产品的功能赋能;在硬件上,项目负责人员能够快速把机器学习的产物落实到地,体现到实际应用当中去。

通过大疆机器学习部的赋能,使得不同种类的产品线,有着无数的可能,也正在将可能变成现实,用机器学习技术探索产品前沿技术,以机器学习技术去落地产品与应用。

大疆公司以“做空间智能时代的开拓者,让科技之美超越想象”为使命,走在探索产业智能化核心技术的道路是离不开机器学习技术。大疆机器学习部门像挑灯的探路人一样,为业务和产品的大部队提供不可或缺的帮助。可以说,这个部门背负着空间智能时代的发展进程。春江水暖鸭先知,在大疆机器学习部,总能先一步跨入未来,并带动所有人进入未来。

 

责任编辑: WY-BD

责任编辑: WY-BD
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