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          業(yè)界 | 無人機(jī)+深度學(xué)習(xí),英特爾AI技術(shù)高效助力文物保護(hù)

          發(fā)布日期:2018-07-26??來源:機(jī)器之心Synced我要投稿我要評(píng)論

            科技正在以一種近乎革命性的手段解決生活中真實(shí)存在的難題。人工智能的出現(xiàn),重新定義了文物保護(hù)的方法,克服了傳統(tǒng)方式中的困難和挑戰(zhàn),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(shù)、深度學(xué)習(xí)技術(shù)、無人機(jī)技術(shù)等,如果實(shí)現(xiàn)對(duì)于箭扣長(zhǎng)城的保護(hù)與修繕?答案就在視頻里。

           

            無人機(jī)高精度圖像采集:因?yàn)殚L(zhǎng)城的跨度很大,修繕之前首先需要進(jìn)行環(huán)境勘測(cè)。傳統(tǒng)的辦法是通過尺子測(cè)量以及目測(cè),很難得到精準(zhǔn)的數(shù)據(jù)。通過英特爾®獵鷹 8+(Intel® Falcon™ 8+)無人機(jī),工作人員能夠近距離檢測(cè)到長(zhǎng)城的破損情況,可以獲取高分辨率圖像,幫助文保人員清晰、全面了解長(zhǎng)城現(xiàn)狀。

            基于英特爾® 至強(qiáng)處理器的 3D 建模和損毀檢測(cè): 這個(gè)過程包含了多個(gè)算法和步驟。根據(jù)無人機(jī)采集的數(shù)據(jù),采用英特爾® 至強(qiáng)處理器能夠快速分析處理上萬張圖片,并計(jì)算出破損的長(zhǎng)度和寬度,規(guī)劃修繕?biāo)璨牧希⑻峁┝芽p和塌方等破損的測(cè)量數(shù)據(jù)用于指導(dǎo)物理修繕。有了這些數(shù)據(jù),修繕團(tuán)隊(duì)就無需再現(xiàn)場(chǎng)測(cè)量,而是可以通過 AI 算法得到最終需要的時(shí)間、人力、物力和成本。

            基于人工智能和深度學(xué)習(xí)技術(shù)的數(shù)字化修復(fù):在 3D 模型損毀識(shí)別基礎(chǔ)上,利用最新的 3D 模型對(duì)抗生成網(wǎng)絡(luò),以及回歸卷積網(wǎng)絡(luò),對(duì)城墻缺損部位進(jìn)行數(shù)字化修復(fù),并據(jù)此對(duì)實(shí)際的長(zhǎng)城修繕和維護(hù)提供指導(dǎo)和參考數(shù)據(jù)。

            這將是一個(gè)全新的探索,先進(jìn)的無人機(jī)航拍和人工智能技術(shù)參與文物建筑的修繕和保護(hù),英特爾的計(jì)算技術(shù)深度參與其中。數(shù)據(jù)顯示,僅僅 700 米的長(zhǎng)城城墻,獵鷹 8+無人機(jī)采集了上萬張高分辨率圖像,原始數(shù)據(jù)超過 200GB,整個(gè)處理過程會(huì)頻繁訪問這些數(shù)據(jù),還會(huì)產(chǎn)生超過 100GB 的中間和仿真數(shù)據(jù),即便是高性能的計(jì)算,處理如此龐大的數(shù)據(jù)量也極其復(fù)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(jī)參數(shù)恢復(fù),光束平差(bundle adjustment),稠密匹配,幾何模型網(wǎng)格生成,深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 2D 及 3D 模型訓(xùn)練,紋理合成等。

            英特爾的方案是,基于 Xeon 至強(qiáng)可擴(kuò)展處理器,英特爾固態(tài)盤,同時(shí)結(jié)合 OpenMP/MPI 并行優(yōu)化技術(shù),采用針對(duì)英特爾 CPU 優(yōu)化的英特爾®深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)學(xué)核心函數(shù)庫(MKL-DNN),以及面向英特爾架構(gòu)優(yōu)化的深度學(xué)習(xí)框架 Tensorflow 等工具,高效地實(shí)現(xiàn)長(zhǎng)城 3D 建模和數(shù)字化修復(fù),并達(dá)到厘米級(jí)精度的效果。

            整個(gè)長(zhǎng)城 3D 建模和數(shù)字化修復(fù)過程中,需要進(jìn)行大規(guī)模的方程迭代計(jì)算,其中一些基于大規(guī)模稀疏矩陣的方程求解會(huì)存在收斂穩(wěn)定性問題。這個(gè)時(shí)候,大規(guī)模矩陣計(jì)算庫 MKL 的作用就凸現(xiàn)了,它不僅能夠提升計(jì)算效率,還能夠大大提高復(fù)雜計(jì)算的穩(wěn)定性。

            如今,英特爾開發(fā)的 MKL-DNN 庫已經(jīng)廣泛應(yīng)用在 Tensorflow,Caffe 等流行的深度學(xué)習(xí)框架中。可以說,針對(duì)深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域不同算法實(shí)現(xiàn)的解決方案中,英特爾至強(qiáng)架構(gòu)是能夠全面高效、低成本支持這么多種算法的理想選擇,并可以明顯提高人工智能修繕長(zhǎng)城的效率和速度。

            有了更領(lǐng)先的技術(shù)和更精準(zhǔn)的數(shù)據(jù),我們創(chuàng)造了更快、更高效的解決問題的辦法,幫助各行各業(yè)解決那些尚未解決的問題。

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