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無人機+深度學習,英特爾AI技術高效助力文物保

2019-07-18

無人機航拍科技正在以一種近乎革命性的手段解決生活中真實存在的難題。人工智能的出現,重新定義了文物保護的方法,克服了傳統方式中的困難和挑戰,以更快、更高效的方式解決憑借人力無法解決的問題。
  通過英特爾人工智能技術、深度學習技術、無人機技術等,如果實現對於箭扣長城的保護與修繕?答案就在視頻裏。
  無人機高精度圖像采集:因為長城的跨度很大,修繕之前首先需要進行環境勘測。傳統的辦法是通過尺子測量以及目測,很難得到精準的數據。通過英特爾?獵鷹 8+(Intel? Falcon? 8+)無人機,工作人員能夠近距離檢測到長城的破損情況,可以獲取高分辨率圖像,幫助文保人員清晰、全麵了解長城現狀。
 基於英特爾? 至強處理器的 3D 建模和損毀檢測: 這個過程包含了多個算法和步驟。根據無人機采集的數據,采用英特爾? 至強處理器能夠快速分析處理上萬張圖片,並計算出破損的長度和寬度,規劃修繕所需材料,並提供裂縫和塌方等破損的測量數據用於指導物理修繕。有了這些數據,修繕團隊就無需再現場測量,而是可以通過 AI 算法得到Z終需要的時間、人力、物力和成本。
基於人工智能和深度學習技術的數字化修複:在 3D 模型損毀識別基礎上,利用3D模型對抗生成網絡,以及回歸卷積網絡,對城牆缺損部位進行數字化修複,並據此對實際的長城修繕和維護提供指導和參考數據。

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這將是一個全新的探索,先進的無人機航拍和人工智能技術參與文物建築的修繕和保護,英特爾的計算技術深度參與其中。數據顯示,僅僅 700 米的長城城牆,獵鷹 8+無人機采集了上萬張高分辨率圖像,原始數據超過 200GB,整個處理過程會頻繁訪問這些數據,還會產生超過 100GB 的中間和仿真數據,即便是高性能的計算,處理如此龐大的數據量也極其複雜。
  解決方案還涉及多種 AI 算法,包括視覺特征抽取與索引,相機參數恢複,光束平差(bundle adjustment),稠密匹配,幾何模型網格生成,深度神經網絡 2D 及 3D 模型訓練,紋理合成等。
  英特爾的方案是,基於 Xeon 至強可擴展處理器,英特爾固態盤,同時結合 OpenMP/MPI 並行優化技術,采用針對英特爾 CPU 優化的英特爾?深度神經網絡數學核心函數庫(MKL-DNN),以及麵向英特爾架構優化的深度學習框架 Tensorflow 等工具,高效地實現長城 3D 建模和數字化修複,並達到厘米級精度的效果。
  整個長城 3D 建模和數字化修複過程中,需要進行大規模的方程迭代計算,其中一些基於大規模稀疏矩陣的方程求解會存在收斂穩定性問題。這個時候,大規模矩陣計算庫 MKL 的作用就凸現了,它不僅能夠提升計算效率,還能夠大大提高複雜計算的穩定性。
  如今,英特爾開發的 MKL-DNN 庫已經廣泛應用在 Tensorflow,Caffe 等流行的深度學習框架中。可以說,針對深度學習領域不同算法實現的解決方案中,英特爾至強架構是能夠全麵高效、低成本支持這麽多種算法的理想選擇,並可以明顯提高人工智能修繕長城的效率和速度。
  有了更領先的技術和更精準的數據,好男人影视官网在线观看創造了更快、更高效的解決問題的辦法,幫助各行各業解決那些尚未解決的問題。

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