森林占地球陸地面積的30％，但是這個數字正在下降。盡管森林在保護野生生物和處理二氧化碳方面起著至關重要的作用，但許多森林仍受到森林砍伐和野火的威脅。
使這些威脅復雜化的是缺少林業和環境研究人員做出保護森林的重要決策所需的定量信息。
Treeswift的聯合創始人兼首席執行官，賓夕法尼亞 大學計算機和信息科學（CIS）的博士生Steven Chen 希望改變這種狀況。
Chen是Penn Engineering的GRASP Lab的衍生公司，創立了Treeswift。其背后的想法很簡單：使用機器人工具使林業自動化并減少人工的風險。Treeswift使用大量配備了LiDAR傳感器的自主飛行機器人來監視，盤點和繪制林地圖。無人機收集土地圖像并將其渲染為3D地圖，可對其進行分析以對給定森林的生物量進行精確，可量化的測量。
在NVIDIA GPU上進行訓練的深度學習算法可檢測點云中的樹木。Treeswift已收集并標記了其所有訓練數據，以確保高質量并保持對被標記屬性的控制-例如算法是將一棵樹及其分支分類為兩個單獨的元素，還是僅將其分類。
在邊緣進行了一些處理，從而幫助無人機自動穿越森林。但是，收集的用于映射的數據是在NVIDIA硬件上離線處理的，包括臺式機系統上的TITAN GPU和RTX GPU以及NVIDIA DGX Station和DGX-1服務器，可處理更多的工作負載。它的算法是使用TensorFlow深度學習框架開發的。雖然無人機平臺目前以1百萬像素的分辨率捕獲圖像，但Treeswift正在尋找4K攝像機來部署產品。
在此數據提供的各種應用程序中，Treeswift著重于三個主要目標：計算木材工業的清單，為保護森林繪制森林圖以及測量森林生物量和燃料以防止野火蔓延。各種行業的研究人員可以使用收集到的數據來評估森林的健康狀況，并建立有助于氣候變化行動計劃的預測模型。
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