GDU 无人机 - 高精度
为无人机装上 AI 大脑：百度飞桨助力 GDU 打造森林自主巡检平台
案例概述
森林巡检是森林管理的重要环节，在防火、森林资源监测等方面发挥关键作用。然而，传统人工巡检效率极低，任何发现上的延误都可能对森林资源造成无法挽回的损害和后果。随着技术的进步与应用，科技开始在森林巡检中取代传统人力。
在森林巡检方面经验丰富的 GDU（普宙）选择了百度飞桨作为合作伙伴。借助飞桨的深度学习技术 PaddleSeg 和 PaddleDetection，GDU 开发了专门用于森林巡检的自主飞行平台。通过 GDU Flight MS 管理平台，无人机可以自主巡逻大片森林区域，监测火情、发现非法入侵，并监测森林树木砍伐。
场景分析
人工巡检
目前，全球大多数林业局仍主要依靠人工巡检，面临诸多挑战。
防火灭火人工巡检的痛点
- 工作强度大，巡检效率低。
- 难以保障巡检人员的安全。
- 传统瞭望方式无法掌握全局，也无法及时观察火势发展。
- 传统灭火需要现场协调，延误灭火，可能酿成大火。
- 森林资源的卫星信息获取周期长、时效性差，无法提前发现火点或实现实时监测。
传统无人机巡检
智能无人机巡检可以大幅解决这些痛点。智能无人机巡检的效能可以用六个字概括：细、全、快、准、稳。简单来说，无人机巡林不仅快速、高效、成本低，而且精准度高、覆盖范围广、风险低、稳定。
传统无人机巡检在防火灭火方面的优势
- 配备变焦相机的无人机可在离地 300~1000 米的高度实时监测火情并发出警报。
- 多旋翼无人机对起飞场地要求低，巡检人员无需爬山。
- 配备热红外相机，无人机可以发现初期火点并提供早期预警。
- 无人机可以定点悬停，观察整体火情。
- 4G 云平台指挥系统不受距离限制。
飞桨 + 无人机巡检
虽然已取得一些成果，但巡检无人机在各领域的应用仍处于探索和普及阶段。要实现更大规模的商业化应用，还需要解决若干问题，其中技术突破最为关键。技术驱动产品落地，只有不断升级，才能提供更好的应用体验。
飞桨推动了 GDU 无人机的产业智能化进程。在飞桨深度学习技术的赋能下，GDU 无人机形成了绝对的产品优势，例如可识别多达 30 种不同目标，具备夜间监测、远程测温、智能巡逻，以及快速选取并自动跟踪移动目标等功能。目前，飞桨已应用于 GDU 的八大行业、17 个场景，并已部署在东南亚 155 个森林警察局。
技术方案
在全面比较国内外多个深度学习框架和平台后，GDU 选择了百度飞桨。飞桨为产业实践提供了良好支持，不仅开源了在真实业务场景中用大规模数据训练的模型，还推出了零门槛 AI 开发平台 EasyDL，加快 AI 技术在实际业务中的迭代速度，更好地解决 GDU 的实际业务问题。
无人机应用管理平台
GDU 基于 PaddleSeg 技术开发了 GDU Flight MS 无人机应用管理平台，可对林区进行高精度实时测绘和智能语义分割分析。通过对不同巡检时间的森林实时影像进行语义分析和 AI 比对，实现森林植被变化的智能分析，包括建筑工地、农田、原始森林和人工林的变化，协助林业局及时防止非法砍伐，保护森林资源。
森林自主巡检与火情监测
基于 PaddleDetection 技术，GDU 实现了大规模森林自主巡检和火情监测。PaddleDetection 是基于飞桨的目标检测开发套件，性能优越、部署简便，并能灵活满足算法研究需求。该技术模型所用的核心算子以 C++ 或 CUDA 实现，基于飞桨的高性能推理引擎，可轻松部署到各种硬件平台。它采用模块化设计解耦各个组件，可根据配置文件轻松构建各种检测模型。除了大幅提升巡检效率和范围外，GDU 还利用百度 PaddleDetection 技术进行烟雾和火点检测，实现大规模森林火情监测。一旦发现火情，便会向控制中心发出警报，协助林业局及时与其他机构协调控制火势。
实施效果
与以往的人工巡检相比，该系统的效率提升了 200%，巡检范围从 40% 提升到 100% 全覆盖。召回率从 75.64% 提升到 90%，准确率从 69.58% 提升到 91.6%。
案例公司简介
GDU 普宙飞行器科技（深圳）有限公司是一家专注于无人机研发、生产和销售的高科技企业。公司在无人机飞控、图像增稳、动力系统设计和红外成像技术方面有多年积累，为无人机产品的持续研发和无人机应用的不断完善奠定了坚实基础。GDU 专注于消费市场，同时服务电力、石油、消防、安防、森林防火、救援、环保、农业、地质和测绘等领域，打造专业级无人机系统。
