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AI最新用途:挑戰(zhàn)賽利用AI技術(shù)對自然災(zāi)害航拍圖像進(jìn)行分類

責(zé)任編輯:editor007 |來源:企業(yè)網(wǎng)D1Net  2018-01-26 18:01:35 本文摘自:Forbes

深度學(xué)習(xí)已經(jīng)徹底改變了我們對現(xiàn)代生活中大量數(shù)據(jù)的處理方式。然而,新聞媒體對于AI的報道往往集中在人工智能的商業(yè)應(yīng)用以及如何重塑企業(yè)業(yè)務(wù)層面。如今令人耳目一新的成果終于出現(xiàn)--世界銀行與WeRobotics以及OpenAerialMaap正合作啟動一項新的公開AI挑戰(zhàn)賽,旨在發(fā)掘嘗試學(xué)習(xí)在人道主義應(yīng)用領(lǐng)域的巨大潛力--特別是在應(yīng)對重大自然災(zāi)害層面。

 

AI的善意用途:挑戰(zhàn)賽利用AI技術(shù)對自然災(zāi)害航拍圖像進(jìn)行分類

 

現(xiàn)代深度學(xué)習(xí)工具當(dāng)中,最令人興奮的應(yīng)用領(lǐng)域之一正是利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以前所未有的精度對圖像進(jìn)行識別。如今,最先進(jìn)的神經(jīng)系統(tǒng)能夠檢查數(shù)以億計的圖像,根據(jù)內(nèi)容將其劃分為數(shù)萬種類別,同時評估其位置、情感、污染以及自然災(zāi)害等背景,甚至識別出其中所噸出的"暴力"水平。除此之外,新模型的創(chuàng)建也變得愈發(fā)簡單易行。

然而在自然災(zāi)害發(fā)生之后,對隨之而來的危害以及生命安全保障需求進(jìn)行分類等工作還沒有得到人工智能技術(shù)的加持。通過與WeRobotics以及OpenAerialMap開展合作,世界銀行啟動了新的《公開AI挑戰(zhàn)賽:南太平洋島嶼航拍影像》活動,旨在立足全球開放研究社區(qū)汲取新的人工智能方法,從而以快速且可擴(kuò)展的方式處理災(zāi)區(qū)航拍影像,并借此實時向救援人員及救援機構(gòu)提供重要的評估與規(guī)劃性指導(dǎo)。

正如此次AI挑戰(zhàn)賽公告中所言,"過去十年以來,非洲、湯加、瓦努阿圖以及薩摩亞的數(shù)百個島嶼不斷遭受龍卷風(fēng)侵襲,導(dǎo)致數(shù)百萬人面臨生命威脅,并帶來高昂的經(jīng)濟(jì)損失。"這些島嶼面臨著包括地震、海嘯、颶風(fēng)、火山噴發(fā)、山體滑坡以及干旱在內(nèi)的各類自然災(zāi)害的威脅。而世界銀行方面指出,"在全球自然災(zāi)害程度最為嚴(yán)重的15個國家當(dāng)中,有4個屬于太平洋島國。"

從衛(wèi)星圖像到無人機航拍照片,獲取鳥瞰全景的能力對于迅速分辨民用與態(tài)度損壞程度、了解運輸走廊狀況以及判斷救援工作優(yōu)先級序列無疑至關(guān)重要。但其中的一大關(guān)鍵性障礙在于,可用圖像的數(shù)量往往遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過人類在必要時間周期與分辨率條件下全面評估所有圖像的能力。

而此次AI挑戰(zhàn)賽的目標(biāo),正是為了解決這一難題。其將初始關(guān)注重點集中在兩個方面:在航拍圖像當(dāng)中分辨出樹木與道路。

果樹長期作為南太平洋島嶼中重要的經(jīng)濟(jì)與糧食來源,而災(zāi)害對其造成的廣泛損害可能會產(chǎn)生長期影響。因此,本次挑戰(zhàn)賽的第一項任務(wù)即為構(gòu)建一套圖像分類器,負(fù)責(zé)獲取一張航拍圖像并返回一個注釋層,且其中至少要以80%的準(zhǔn)確率識別出照片中所有椰子樹、香蕉樹、木瓜樹以及芒果樹的位置。在生產(chǎn)場景中,我們可以借此實時比較災(zāi)害發(fā)生前與發(fā)生后的圖像,從而精確判斷樹木損失數(shù)量以及特定樹種的受損情況。鑒于移動設(shè)備在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)資源執(zhí)行方面的快速發(fā)展,我們甚至可以想象這種算法最終將能夠以實時方式在無人機內(nèi)置的處理資源上運行,從而指引其自動導(dǎo)航至受損最嚴(yán)重的區(qū)域并進(jìn)行圖像拍攝。

第二項任務(wù)則要求從圖像中識別道路,并確定其屬于單車道、雙車道鋪天蓋地路面,抑或普通土路。在最終被部署在現(xiàn)場之后,這種算法將能夠為災(zāi)區(qū)提供近實時道路狀況報告,從而幫助援救人員快速規(guī)劃援助運輸路線,并優(yōu)先組織重要道路的重建工作。

也許在不久的未來,這類人工智能工具將能夠?qū)崿F(xiàn)完全自主的分類能力。在這種分類工作當(dāng)中,救援機構(gòu)將能夠在災(zāi)難發(fā)生后自動啟動一組無人機,對整個受災(zāi)區(qū)域進(jìn)行拍攝,識別破壞程度并為規(guī)劃人員提供報告--全部工作都將在災(zāi)害結(jié)束后的30分鐘內(nèi)完成,且無需任何人為干預(yù)。我曾在多篇文章當(dāng)中提到技術(shù)專家與援助組織共同合作以應(yīng)對世界面臨的各類巨大挑戰(zhàn),而這種良好的合作伙伴關(guān)系將"給世界帶來翻天覆地的變化"。因此,在聽聞這一全新挑戰(zhàn)活動時,我誠摯希望其能夠為解決援助以及發(fā)展層面的一系列最為棘手的難題帶來答案。

綜合來看,這一新舉措之所以如此令人興奮,不僅因為其將深度學(xué)習(xí)用于人道主義用途,同時亦代表著不同專業(yè)知識團(tuán)體(本案例中為世界銀行、WeRobotics以及OpenAerialMap)團(tuán)結(jié)起來共同利用深度學(xué)習(xí)技術(shù)改善災(zāi)害響應(yīng)能力,為后續(xù)研究工作提供免費數(shù)據(jù)集,亦面向人工智能技術(shù)社區(qū)發(fā)出激動人心的呼吁。毫無疑問,這既是一個有趣的研究問題,也將給我們的日常生活帶來切實影響。

關(guān)鍵字:航拍圖像AI挑戰(zhàn)賽

本文摘自:Forbes

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AI最新用途:挑戰(zhàn)賽利用AI技術(shù)對自然災(zāi)害航拍圖像進(jìn)行分類

責(zé)任編輯:editor007 |來源:企業(yè)網(wǎng)D1Net  2018-01-26 18:01:35 本文摘自:Forbes

深度學(xué)習(xí)已經(jīng)徹底改變了我們對現(xiàn)代生活中大量數(shù)據(jù)的處理方式。然而,新聞媒體對于AI的報道往往集中在人工智能的商業(yè)應(yīng)用以及如何重塑企業(yè)業(yè)務(wù)層面。如今令人耳目一新的成果終于出現(xiàn)--世界銀行與WeRobotics以及OpenAerialMaap正合作啟動一項新的公開AI挑戰(zhàn)賽,旨在發(fā)掘嘗試學(xué)習(xí)在人道主義應(yīng)用領(lǐng)域的巨大潛力--特別是在應(yīng)對重大自然災(zāi)害層面。

 

AI的善意用途:挑戰(zhàn)賽利用AI技術(shù)對自然災(zāi)害航拍圖像進(jìn)行分類

 

現(xiàn)代深度學(xué)習(xí)工具當(dāng)中,最令人興奮的應(yīng)用領(lǐng)域之一正是利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以前所未有的精度對圖像進(jìn)行識別。如今,最先進(jìn)的神經(jīng)系統(tǒng)能夠檢查數(shù)以億計的圖像,根據(jù)內(nèi)容將其劃分為數(shù)萬種類別,同時評估其位置、情感、污染以及自然災(zāi)害等背景,甚至識別出其中所噸出的"暴力"水平。除此之外,新模型的創(chuàng)建也變得愈發(fā)簡單易行。

然而在自然災(zāi)害發(fā)生之后,對隨之而來的危害以及生命安全保障需求進(jìn)行分類等工作還沒有得到人工智能技術(shù)的加持。通過與WeRobotics以及OpenAerialMap開展合作,世界銀行啟動了新的《公開AI挑戰(zhàn)賽:南太平洋島嶼航拍影像》活動,旨在立足全球開放研究社區(qū)汲取新的人工智能方法,從而以快速且可擴(kuò)展的方式處理災(zāi)區(qū)航拍影像,并借此實時向救援人員及救援機構(gòu)提供重要的評估與規(guī)劃性指導(dǎo)。

正如此次AI挑戰(zhàn)賽公告中所言,"過去十年以來,非洲、湯加、瓦努阿圖以及薩摩亞的數(shù)百個島嶼不斷遭受龍卷風(fēng)侵襲,導(dǎo)致數(shù)百萬人面臨生命威脅,并帶來高昂的經(jīng)濟(jì)損失。"這些島嶼面臨著包括地震、海嘯、颶風(fēng)、火山噴發(fā)、山體滑坡以及干旱在內(nèi)的各類自然災(zāi)害的威脅。而世界銀行方面指出,"在全球自然災(zāi)害程度最為嚴(yán)重的15個國家當(dāng)中,有4個屬于太平洋島國。"

從衛(wèi)星圖像到無人機航拍照片,獲取鳥瞰全景的能力對于迅速分辨民用與態(tài)度損壞程度、了解運輸走廊狀況以及判斷救援工作優(yōu)先級序列無疑至關(guān)重要。但其中的一大關(guān)鍵性障礙在于,可用圖像的數(shù)量往往遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過人類在必要時間周期與分辨率條件下全面評估所有圖像的能力。

而此次AI挑戰(zhàn)賽的目標(biāo),正是為了解決這一難題。其將初始關(guān)注重點集中在兩個方面:在航拍圖像當(dāng)中分辨出樹木與道路。

果樹長期作為南太平洋島嶼中重要的經(jīng)濟(jì)與糧食來源,而災(zāi)害對其造成的廣泛損害可能會產(chǎn)生長期影響。因此,本次挑戰(zhàn)賽的第一項任務(wù)即為構(gòu)建一套圖像分類器,負(fù)責(zé)獲取一張航拍圖像并返回一個注釋層,且其中至少要以80%的準(zhǔn)確率識別出照片中所有椰子樹、香蕉樹、木瓜樹以及芒果樹的位置。在生產(chǎn)場景中,我們可以借此實時比較災(zāi)害發(fā)生前與發(fā)生后的圖像,從而精確判斷樹木損失數(shù)量以及特定樹種的受損情況。鑒于移動設(shè)備在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)資源執(zhí)行方面的快速發(fā)展,我們甚至可以想象這種算法最終將能夠以實時方式在無人機內(nèi)置的處理資源上運行,從而指引其自動導(dǎo)航至受損最嚴(yán)重的區(qū)域并進(jìn)行圖像拍攝。

第二項任務(wù)則要求從圖像中識別道路,并確定其屬于單車道、雙車道鋪天蓋地路面,抑或普通土路。在最終被部署在現(xiàn)場之后,這種算法將能夠為災(zāi)區(qū)提供近實時道路狀況報告,從而幫助援救人員快速規(guī)劃援助運輸路線,并優(yōu)先組織重要道路的重建工作。

也許在不久的未來,這類人工智能工具將能夠?qū)崿F(xiàn)完全自主的分類能力。在這種分類工作當(dāng)中,救援機構(gòu)將能夠在災(zāi)難發(fā)生后自動啟動一組無人機,對整個受災(zāi)區(qū)域進(jìn)行拍攝,識別破壞程度并為規(guī)劃人員提供報告--全部工作都將在災(zāi)害結(jié)束后的30分鐘內(nèi)完成,且無需任何人為干預(yù)。我曾在多篇文章當(dāng)中提到技術(shù)專家與援助組織共同合作以應(yīng)對世界面臨的各類巨大挑戰(zhàn),而這種良好的合作伙伴關(guān)系將"給世界帶來翻天覆地的變化"。因此,在聽聞這一全新挑戰(zhàn)活動時,我誠摯希望其能夠為解決援助以及發(fā)展層面的一系列最為棘手的難題帶來答案。

綜合來看,這一新舉措之所以如此令人興奮,不僅因為其將深度學(xué)習(xí)用于人道主義用途,同時亦代表著不同專業(yè)知識團(tuán)體(本案例中為世界銀行、WeRobotics以及OpenAerialMap)團(tuán)結(jié)起來共同利用深度學(xué)習(xí)技術(shù)改善災(zāi)害響應(yīng)能力,為后續(xù)研究工作提供免費數(shù)據(jù)集,亦面向人工智能技術(shù)社區(qū)發(fā)出激動人心的呼吁。毫無疑問,這既是一個有趣的研究問題,也將給我們的日常生活帶來切實影響。

關(guān)鍵字:航拍圖像AI挑戰(zhàn)賽

本文摘自:Forbes

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