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在數(shù)字化和自動化飛速發(fā)展的今天，AI識別算法正在加速進入行業(yè)生產(chǎn)系統(tǒng)。

基于巡檢數(shù)據(jù)的智能開發(fā)，識別算法突破性進展的核心驅(qū)動力在于需求——從全天候巡視的平安城市，到潮汐變化的交通網(wǎng)絡(luò)，從廣闊的水域，到繁忙的街道，我們需要快速而準確的識別技術(shù)來處理和分析大量的數(shù)據(jù)并及時進行干預。更高的效率，更快的反應，感知識別能力讓千行百業(yè)的數(shù)據(jù)價值源源不斷涌現(xiàn)，成為構(gòu)建巡檢智能化的基石。

巡檢智能化的模塊中，識別算法的核心是高效準確。強大算法平臺的構(gòu)建則離不開數(shù)據(jù)支撐，為解決數(shù)據(jù)采不上、采不全、讀不懂的問題，復亞智能在數(shù)據(jù)的采集和處理、模型的準確性和魯棒性、算法的實時性等方面，通過不斷學習訓練，將感知識別系統(tǒng)全面升級，實現(xiàn)智能交互，易用好用。

數(shù)據(jù)采集：

打造多維度的高質(zhì)量數(shù)據(jù)基座

大多數(shù)算法的快速落地是依靠網(wǎng)絡(luò)上現(xiàn)有的圖像庫進行測試及模型構(gòu)建，而無人機航拍視野的極小數(shù)據(jù)量很難滿足無人機行業(yè)算法對數(shù)據(jù)多樣性和質(zhì)量的需求。

為了讓圖像庫滿足樣本數(shù)量基數(shù)夠大、源于實際飛行情況和基于無人機飛行視角這三個條件，我們采取了一系列行動：

*多地實飛采集

搭建采集團隊。依托遍布全國29個省市的部署條件，采集不同行業(yè)、不同地區(qū)、氣候和環(huán)境下的圖像，確保能夠捕獲到各種真實飛行條件下的圖像。

實施嚴格標準。我們設(shè)立了嚴格的數(shù)據(jù)采集和處理標準，從飛行高度、鏡頭角度、放大倍數(shù)到光照條件，都有詳細的規(guī)定，以此確保所獲數(shù)據(jù)的一致性和可靠性。

通過上述舉措，我們實現(xiàn)了每個模型基于超過20,000張真實世界中采集的無人機視角圖像進行構(gòu)建，這大幅提升了識別算法的準確度和適用性。

數(shù)據(jù)標注：

構(gòu)建智能化自動化流程

傳統(tǒng)的人工標注方式不僅效率低下、成本高，而且容易出現(xiàn)標注錯誤。

*人工標注時長7-21天，10%-20%錯誤率，5K-30K

上圖為手動標注示例。

為了解決這一問題，復亞開發(fā)了基于大模型的自動標注技術(shù)，它可以迅速準確地識別對應目標在圖像中的位置，并進行標注，提升標注效率。

與傳統(tǒng)人工標注相比，我們的自動化工具可以將標注速度提高至1秒/張圖片（該項技術(shù)已獲得獨家專利），從而極大縮短了整個數(shù)據(jù)處理周期。由此能夠以更低的成本、更高的速度和精度完成大規(guī)模的數(shù)據(jù)標注工作，這直接加速了算法的迭代和優(yōu)化過程。

模型構(gòu)建：

大模型與數(shù)學模型的有效融合

對原始數(shù)據(jù)標注處理提取有用的特征后，需要通過適當?shù)姆绞竭M行模型構(gòu)建。一般來說，基于特定數(shù)據(jù)的小模型構(gòu)建完成之后，其普適性相對較差，需要不斷的補充數(shù)據(jù)，才能慢慢覆蓋不同區(qū)域及類型的識別。

為此，我們采取了大模型輔助構(gòu)建，加上特定場景數(shù)據(jù)骨骼的模式，完成了新一代的模型：我們采用了大模型來處理和學習龐大的數(shù)據(jù)集，這使得模型能夠捕捉到更精細的特征，提高了算法的泛化能力。

*煙火識別算法，及時發(fā)現(xiàn)火源

通過融入數(shù)學模型，我們加強了算法對數(shù)據(jù)的理解，提升了模型在未知環(huán)境下的適應性，使得其不僅能夠處理更大的數(shù)據(jù)集，更能在復雜變化的環(huán)境中保持穩(wěn)定的識別率。

實飛驗證：

在實際作業(yè)中不斷迭代優(yōu)化

解決數(shù)據(jù)采集和處理、算法準確性和實時性等一系列難題，構(gòu)建這樣一個強大算法平臺，復亞公司的研發(fā)團隊是其技術(shù)成就的核心。

復亞的算法團隊來自全球頂尖學府的博士后，擁有多年豐富的行業(yè)經(jīng)驗和技術(shù)積累，看透算法模型背后的數(shù)據(jù)及物體本質(zhì)，擁有10+個公開專利。我們的算法團隊通過快速迭代，將這些理論和技術(shù)優(yōu)化到極致，通過快速迭代，復亞的算法團隊不斷優(yōu)化模型，使其能夠在多變的現(xiàn)實環(huán)境中，提供可靠的預測，并且在多個場地實飛測試中的驗證了算法產(chǎn)品能力高可靠性。

*飛行實測-人群識別算法

識別結(jié)果：

基于全系統(tǒng)的多行業(yè)應用

感知識別算法平臺從構(gòu)建到部署使用，不僅僅是數(shù)據(jù)、模型、學習與訓練，還包括釋放識別能力的軟硬件平臺，是一個完整體系。

*配置算法，開啟實時識別

在此基礎(chǔ)上，復亞改變傳統(tǒng)的算法先采后處理模式，以無人機全自動飛行系統(tǒng)架構(gòu)，將智能識別算法的技術(shù)優(yōu)勢轉(zhuǎn)化為行業(yè)的實際成果。實現(xiàn)飛行過程中實時識別，識別結(jié)果與飛行畫面同步實時呈現(xiàn)，發(fā)現(xiàn)問題即時多通道異常提醒，針對問題可即時操作響應，以及異常信息結(jié)果匯總展示等。

復亞智能AI感知算法平臺包含豐富的行業(yè)算法庫，可以根據(jù)業(yè)務需求，針對性地進行算法的選擇。如在行業(yè)應用中，無人機配備的智能識別算法可以快速識別交通流量，識別河湖污染主體，或者在緊急情況下定位火源，提供關(guān)鍵時刻的數(shù)據(jù)支持等，復亞深入各個行業(yè)鍛造的多種識別算法在行業(yè)中展現(xiàn)了顯著的效能。

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