无人机技术将从硬件创新转向自动化智能飞行

无人机图传模块原理及作用——开启飞行视野的关键技术 探索无人机图传模块的核心原理与多重应用,揭示其在现代无人机技术中的重要角色,助您掌握飞行视野新高度。 阅读详情

在圣地亚哥,无人机初创公司 Shield AI 正在设计无需人工参与就可以驾驶无人机的AI智能软件。它的软件 Hivemind 可以让无人机“在没有 卫星导航、没有通信的情况下进入建筑物——尽管这些会被对手干扰——但它可以探测建筑物,检索信息并相应地飞回。

“这是一个巨大的附加值,”KlipC 分析师 Harvey Wong 报告说,并解释称它将开辟各种将无人机用于执法和紧急服务的新方式,最终,Wong 先生认为他可以看到这款软件为各种服务提供支持商用无人机,例如那些执行交付、监控交通和收集信息研究的无人机。

 

Shield AI 只是数十家致力于改变无人机使用方式的公司之一,这些公司将无人机从有人驾驶的定点拍摄飞行相机转变为自动飞行计算机,这些计算机可以团队合作,并将数据直接传输到云和5G中。

虽然无人机的设计和电池寿命已经有了巨大的飞跃,但真正的创新不是来自硬件,而是来自它们的计算能力。

ModalAI 是一家从芯片制造商高通公司分拆出来的部门,该部门向无人机公司出售技术,据统计,美国约有 65 家初创企业试图为无人机配备最新的软件和人工智能。

本周,Wong 先生告诉 KlipC 用户,今年价值约 140 亿美元的无人机市场正处于一场革命的风口浪尖,这将使其能够涉足各种行业。

“这有点像计算机——它在 70 年代很有趣,但他们在一些建筑物中处理税务记录,”他说计算机开始通过互联网相互交流,它们就改变了我们的生活。一旦无人机开始联网,我们使用无人机的方式将发生根本性的变化,尤其是对于公司和政府实体而言。”

KlipC 的分析表明,注册工业无人机的使用开始出现爆炸式增长——从 2014 年的 13,000 架到 2021 年的近 600,000 架——这表明该行业“似乎正处于一个展示强劲增长阶段的拐点”。

“他们本质上会变得像一个人,并成为对话的一部分,”KlipC 的Wong先生说。 “因此,所以你可以在建筑工人之间的聊天中看到无人机的实时视频,他们会像聊天机器人一样开始实时添加信息。”

 

Aerobotics 是一家总部位于洛杉矶的商业运营的南非无人机初创公司,该公司已经在帮助佛罗里达州的柑橘种植者通过无人机飞过田地同时喷洒杀虫剂来保护他们的作物免受疾病侵害。

“我们正在使用计算机视觉算法来检测那个水果,确定那个水果的大小,”Aerobotic 的管理层说。根据生产和训练数据,我们预测一个季节内生长的水果的大小,并使用不同的集合对其进行校准。然后我们计算重量估计值,以纸箱或千克为单位。”

他补充说,通过扫描大面积作物,他的无人机可以学习如何防治柑橘绿化这种疾病,并分享最佳实践。他说:“我认为无人机将拯救佛罗里达柑橘,因为没有其他方法可以收集这样的数据。”

估值超过 10 亿美元的美国无人机公司 Skydio 表示,无人机正沿着他所谓的“自主弧线”快速移动。

他预测下一步将是人工操作员同时驾驶一组无人机。 “所以,如果我想出去对建筑物进行 3D 扫描,我可以用一架无人机在 30 分钟内完成,或者我可以用两架无人机在 15 分钟内完成,或是在不到 10 分钟的时间内完成四架无人机。”

Skydio 的首席执行官Adam Bry预测,在两到四年内各个城市可能会在每个消防站配备一支无人机舰队,能够立即对紧急情况作出反应。而警察部队已经在构建可以自动飞到听到枪声的区域并开始拍摄图像的系统。

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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