无人机与AI的结合对工厂进行数字化检查
新时代，高科技越来越发达。朋友们读了很多关于科技的重要新闻。我们也应该在生活中使用很多这些高科技的东西。朋友应该注意什么？今天，我想和大家分享一条关于科技的知识。我希望你会喜欢它。
本系列将根据炼油厂的实际例子，解释如何使用无人机和AI(人工智能)自动检查工厂，例如工厂检查。在最后一部分，我将解释在亚马逊网络服务(AWS)上构建一个系统的想法，该系统分析无人机拍摄的图像，并检测管道等异常情况。
构建AI系统的要点是：(1)无人机与系统之间的数据链接；(2)用于分析大量捕获图像的架构设计；以及(3)组织业务应用程序开发的需要。让我们看看。
它需要与实际飞机一起起飞和降落，数据链路测试将会延长
首先是无人机与AI系统之间的数据链接。通常，在系统之间链接数据时，创建数据格式很重要。使用无人机的系统也是如此。首先阐述数据链的格式，然后开发无人机的输出功能和分析系统的输入功能。
该系统在地图上显示无人机的轨迹和捕获的图像。由于这一要求，预计数据链接将变得复杂，并会出现开发错误。然而，起初我很乐观，如果我犯了一个错误，我应该重复测试。
从无人机上传数据到AI系统的方式很多。无人机飞行后着陆后，会以预定格式保存飞行日志和捕获的图像。如果现场线路状况良好，无人机会自动将数据上传至分析系统。如果线路状态不好，不会自动上传。数据通过SD卡传输到个人电脑，再从个人电脑上传到分析系统。分析系统将上传的数据格式化为易于使用的形式，并将其存储在数据库或数据湖中。
无人机和分析系统功能完成后，进行数据链测试。可以预计，有些数据不足以配合，但从那里开始的修正过程中出现了意想不到的情况。
最初的预期是，可以通过对系统重复微小的修改来完成实现。但无人机的局限性在于，只能在实际着陆时才能创建数据，这是一个瓶颈。由于用于验证的无人机是现场管理的，在系统修改测试阶段需要实际起降无人机，因此多次与现场协调。结果，测试间隔变得比预期更长，完成预期数据链路功能所需的时间大约是预期的两倍。
在设计一个可以分析无人机拍摄的大量图像的架构时，也是屡试不爽。最重要的是建立一个机制，在用户允许的时间内完成无人机拍摄的所有图像的分析。
本文就为大家讲解到这里了。