Bagaimana dron mengubah pengumpulan dan analisis data

Pasaran analitik dron global dijangka berkembang lebih daripada 17% setiap tahun dalam tempoh tujuh tahun akan datang, bermakna ia akan meningkat tiga kali ganda dalam masa kurang daripada satu dekad. Pertumbuhan dron sebahagian besarnya disebabkan oleh peningkatan kecanggihan dan penggunaan sistem pesawat tanpa pemandu.

Malah, penggunaan sistem pesawat tanpa pemandu telah menjadi kelebihan daya saing dalam banyak industri. Dalam beberapa tahun, dron telah berkembang ke pasaran keselamatan awam dan lain-lain kerana keperluan untuk pengumpulan, pemprosesan dan analisis data yang cekap dan kos rendah berkembang.

Walau bagaimanapun, sejak beberapa tahun kebelakangan ini, media sebahagian besarnya mengabaikan bahagian data teknologi dron, sebaliknya memfokuskan pada pembangunan penghantaran dron. Ini sebenarnya satu kesilapan. Walaupun syarikat penghantaran menghadapi banyak halangan, dron sedang merevolusikan pengumpulan dan analisis data besar.

Bird’s Eye View

Kontraktor dron sedang menyaksikan perkembangan cara robot udara mengumpul, menangkap, menyusun, memproses dan menyimpan sejumlah besar data. Pada dasarnya, data besar telah berpindah keluar dari awan dan ke langit.

Kos sistem dron ialah faktor penting yang mendorong penggunaan meluas mereka, dan sistem dron boleh disepadukan dengan mudah dengan mana-mana kes penggunaan yang anda perlukan. Sebagai contoh, sistem dron boleh dijual kepada jabatan polis dengan harga serendah $2,000 atau lebih daripada $100,000. Sama ada cara, anda mendapat teknologi terkini yang tidak wujud 10 tahun lalu.

Keselamatan awam telah menjadi salah satu kes penggunaan drone yang paling produktif sejak kebelakangan ini. Sebagai contoh, agensi penguatkuasaan undang-undang di seluruh negara menggunakan dron untuk mencipta peta 3D tempat kejadian kemalangan dan jenayah, menjimatkan masa, tenaga kerja dan wang agensi ini.

Sebelum ini, pemetaan kemalangan kereta atau tempat kejadian mengambil masa tiga hingga empat jam. Hari ini, kami mempunyai platform yang membolehkan dron melakukan tugas pemetaan secara autonomi dengan input minimum, dan kemudian memuat turun data ke dalam sistem pemodelan berasaskan awan. Ini boleh dilakukan dalam beberapa minit, bukan jam. Jabatan polis boleh menjana imej 3D dengan mudah sebelum respons mereka terhadap insiden selesai.

Bertentangan dengan kepercayaan umum, dron ini bukan mainan. Untuk menggunakan dron dalam mencari dan menyelamat, pengawasan atau bahkan dalam mengejar suspek, keseluruhan sistem mesti dibina dengan teliti. Selain itu, ia mesti disediakan untuk dijalankan dalam masa nyata.

Lazimnya, pelanggan keselamatan awam mula melakukan sesuatu yang kurang sensitif masa, seperti memetakan adegan kemalangan. Walau bagaimanapun, apabila mereka menjadi lebih canggih, mereka mungkin mempunyai berpuluh-puluh dron yang digunakan di lapangan pada satu-satu masa.

Dengan cara ini, sebaik sahaja panggilan penggera diterima, dron akan dilancarkan secara automatik dan dihantar ke tempat kejadian, menjadi "pelapis mata udara" pegawai penguatkuasa undang-undang. Kepimpinan kini akan mempunyai keupayaan untuk melihat keadaan keseluruhan dari pandangan mata, sedangkan sebelum ini, pemimpin hanya boleh menjadi orang di lapangan.

Seperti kereta dan kereta api pandu sendiri, pembangunan dron menghala kepada pemanduan autonomi, tetapi beroperasi di udara membawa cabaran istimewa dan menghadapi persekitaran kawal selia yang unik. Dalam kebanyakan kes, pihak berkuasa penerbangan masih memerlukan manusia untuk mengawal terus dron dan kekal dalam garis penglihatan dron pada setiap masa.

Secara teorinya, adalah mungkin untuk mendapatkan kelulusan untuk dron, tetapi setakat ini ia merupakan proses pengecualian intensif buruh.

Mengintegrasikan keupayaan AI dan ML

Mungkin ia proses yang perlahan, tetapi ia tidak dapat dielakkan. Hampir semua pengeluar dron sedang membangunkan kecerdasan buatan dan keupayaan pembelajaran mesin mereka sendiri. Kes penggunaan popular termasuk pemeriksaan dan pemetaan 3D, bukan sahaja kejadian kemalangan/jenayah, tetapi juga tapak pembangunan dan struktur sedia ada. Ini kerana dron berdaya GPS boleh diprogramkan dalam kontur yang sangat spesifik, seperti kelajuan, ketinggian dan sempadan fizikal.

Pada masa kini, apa yang kami temui ialah versi pengenalan ML, kerana ia biasanya hanya berdasarkan beberapa algoritma. Drone mengumpul datanya sendiri semasa ia terbang dan menggunakan algoritma untuk menyesuaikan pengaturcaraannya.

Contohnya, ambil dron yang membawa muatan, yang merupakan platform yang sangat stabil apabila berlepas tanpa muatan. Menambah muatan boleh menjadi agak goyah pada mulanya. Walau bagaimanapun, berikan ML beberapa minit untuk memikirkannya dan tiba-tiba, ia kembali kepada keadaan yang lebih stabil.

ML adalah penting untuk membangunkan keupayaan modular dron, di mana hampir mana-mana platform dron boleh dipalamkan ke dalam sebarang jenis fungsi. Berita baiknya ialah dron kini boleh belajar semasa mereka mengumpul data pada setiap penerbangan, berita buruknya ialah mereka memerlukan lebih banyak pembelajaran untuk berfungsi di sekeliling satu sama lain.

Dijangka pada masa hadapan, dron akhirnya akan menjadi lebih seperti helikopter dan kapal terbang, berkomunikasi dengan kawalan trafik udara dan satu sama lain untuk mengelakkan kemalangan, malah menerbitkan data mereka sendiri tidak lama lagi.

Walaupun pengangkutan berskala besar melalui dron mungkin masih jauh, kemajuan dalam teknologi sistem udara tanpa pemandu akan terus kekal di bawah mata umum, yang mungkin Berkaitan dengan kekurangan buruh nasional dan inovasi teknologi baharu.

Atas ialah kandungan terperinci Bagaimana dron mengubah pengumpulan dan analisis data. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!