Контакты
Подписка
МЕНЮ
Контакты
Подписка

Мобильная видеоаналитика: зачем бизнесу запускать в небо дроны?

В рубрику "All-over-IP" | К списку рубрик  |  К списку авторов  |  К списку публикаций

Мобильная видеоаналитика:зачем бизнесу запускать в небо дроны?

Рынок дронов растет быстрыми темпами, и уже сейчас его объем измеряют миллиардами долларов. Распространение дронов открыло дорогу к новому типу даных, получаемых с воздуха. Как эти данные помогут в решении бизнес-задач?
Евгений Бакунов
Руководитель направления "Интернет вещей" компании Intel в России

Еще 10 лет назад дроны были чем-то из области фантастики и далекого будущего. Но темпы внедрения технологии растут, и дроны стремительно вошли в нашу повседневную жизнь, появившись на спортивных, общественных мероприятиях и в руках потребителей. Сегодня на рынке представлены разнообразные модели дронов, как недорогие потребительские, так и более дорогие коммерческие.

В это статье мы поговорим о коммерческих дронах – больших, умных и надежных аппаратах, выполняющих широкий спектр задач.

Пик инфляционных ожиданий пройден

Согласно введенной в 1995 г. агентством Gartner концепции цикла ажиотажа (также известного как Hype Cycle) любая технологическая инновация в процессе достижения зрелости проходит несколько этапов, каждый из которых характеризуется различной степенью интереса со стороны общества и специалистов. Вслед за появлением инновационной технологии следует так называемый пик инфляционных ожиданий, когда от новой технологии ожидают революционных свойств и она вызывает широкий общественный резонанс. Именно такая ситуация наблюдалась с коммерческими дронами в 2016 г. Опыта их реального внедрения было еще недостаточно, и порой от них ждали невозможного.

В 2017 г. пик инфляционных ожиданий был пройден. Появились конкретные примеры применения дронов, специалисты столкнулись с реалиями их использования, осознали границы технологии и поняли, что дроны могут, а что нет, а также что нужно сделать для того, чтобы увеличить их возможности.


Теперь дроны движутся к плато продуктивности и вступают в фазу технологической зрелости и массового коммерческого применения.

Рынок коммерческих дронов

По прогнозам экспертов, к 2025 г. объем рынка коммерческих дронов составит 12 млрд долларов и будет насчитывать почти 2,7 млн единиц. На данный момент используются разные типы дронов:

  • планеры (для патрулирования, земледелия; характеризуются большой дальностью полета и имеют большие крылья);
  • квадрокопетры, октокоптеры, мультикоптеры, причем формат квадрокоптера продолжает оставаться самым популярным – на него приходятся 53% используемых устройств.

Несмотря на то что стоимость коммерческих дронов начинается от 10 тыс. евро, 70% выручки приходятся на продажу не самих дронов, а связанных с ними сервисов.

Области применения

Основные сферы применения коммерческих дронов:

  1. Фото-/видеосъемка. Это была, есть и будет область применения № 1, в которой задействованы 46% коммерческих дронов. С каждым днем появляется все больше фотографий и видео, полученных с помощью дронов, при обзоре тех или иных событий.
  2. Картографирование. Безусловно, основные данные для картографии поступают со спутников, но если нужны 3D-конструкция объекта и более точная модель местности, то без дронов не обойтись.
  3. Инспектирование. По нашим оценкам, именно эта область значительно потеснит в будущем остальные модели использования.
  4. Точное земледелие. Агропромышленность стремится повышать эффективность производства и максимизировать урожайность на единицу угодий. Благодаря дронам и установленным на них сенсорам (спектральным или гиперспектральным камерам) можно в автоматическом режиме получить карту проблемных мест и рекомендации по решению проблем: какие участки требуют дополнительного полива, где и какие именно удобрения можно применять.
  5. Наблюдение и обеспечение безопасности: наблюдение периметра, отслеживание движущихся объектов и другие аналогичные задачи. На данный момент это самая маленькая область применения коммерческих дронов.


     

Инспектирование объектов и конструкций

Дроны обладают большим потенциалом в сфере инспектирования объектов. Например, они могут помочь в решении следующих задач:

  • обнаружение утечек. Дрон может инспектировать газо-, нефте- и другие трубопроводы и транслировать оператору в режиме реального времени изображения проблемных мест либо классифицировать возможные утечки в автономном режиме;
  • контроль за ходом работ. Не всегда выполнение инспекции на объекте человеком экономически обосновано, а порой это и затруднительно, тогда как применение дрона дает возможность получить максимально полную комплексную картину;
  • лесные пожары. Дроны приходят на помощь и в тех случаях, где участие человека сопряжено с опасностью для его здоровья или даже жизни;
  • спасательные операции. Дрон может как мониторить ход спасательных работ, так и доставить небольшой груз пострадавшему или спасателям;
  • инспекция таких стратегических объектов, как железные дороги, поезда и самолеты;
  • мониторинг конструкций – мостов, сотовых вышек, ЛЭП.

Примеры успешного внедрения

Рассмотрим наиболее интересные примеры реального применения дронов, уже доказавшие свою эффективность.

Инспектирование самолетов

Одна из крупнейших авиастроительных компаний в мире, Airbus, использует дроны для инспектирования самолетов перед отправкой в рейс. Раньше на это уходило два часа работы двух инспекторов, которые осматривали самолет и давали свое заключение о том, пригоден ли он к полету. Сейчас для решения этой задачи используется дрон, который за 10 мин. облетает самолет и делает 150 снимков в высоком разрешении, которые передаются в ЦОД, и оператор получает высокоточную картинку и, находясь в офисе перед своим монитором, может оценить состояние самолета и выявить наличие аномалий. В данном случае экономический эффект очевиден.

Следующий логичный шаг – дополнение текущего решения алгоритмами на базе нейросетей, которые позволят вообще отказаться от операторов. Модель сможет самообучаться и самостоятельно выполнять всю работу: на основании информации с дрона, собранной за 10 мин., система сможет оценить, готов ли борт к полету или же нужна дополнительная инспекция с вовлечением специалистов на местах.

Инспектирование сооружений

Компания Cyberhawk в Шотландии всегда вручную инспектировала объекты, в частности газовые терминалы, что очень опасно для жизни и здоровья сотрудников. Поэтому на время инспекции приходилось отключать часть терминала, и это сразу приводило к потерям миллионов долларов в день. Сегодня внедрен новый подход: благодаря дронам больше нет необходимости выключать определенные узлы газового терминала и станция продолжает работать. Экономия, которой удалось при этом достичь, составляет от 1 до 5 млн долларов в день. Причем флот дронов небольшой – всего несколько штук.

СЕО компании "Крис Флеминг" назвал появление дронов самым значительным изменением за последние 20 лет, на протяжении которых он занимается мониторингом индустриальных объектов.

Летающие камеры

С точки зрения видеонаблюдения и видеоаналитики дроны – это "глаза", которые позволяют нам увидеть то, что недоступно из-за дальности расстояния или определенного угла. На дронах могут размещаться:

  1. RGB-камеры и 3D-камеры (дублируют человеческое зрение, а 3D-камеры позволяют облетать объекты в закрытом помещении без GPS).
  2. Инфракрасные камеры.
  3. Тепловые камеры.
  4. Мульти- и гиперспектральные камеры (применяются в химической промышленности и сельском хозяйстве).


     

Лавина данных

Используемые типы камер многократно повышают возможности "зрения" дрона, одновременно увеличивая объем получаемых данных.


Например, для 3D-реконструкции небольшого городского района требуется, чтобы несколько дней 500 дронов летали и его фотографировали. Каждый полет – это около 500 изображений по 30 Мбайт каждое. Другими словами, дроны, как пчелки в улей, приносят 150 Тбайт данных в день, и ЦОД их обрабатывает и строит 3D-модели. Объем данных увеличивается лавинообразно, и эту проблему необходимо решать, чтобы она не стала узким местом в развитии технологии.

Поэтому на первый план выходит не сбор данных в ходе фото- и видеосъемки с дрона, а их обработка. Безусловно, очень важно умение снять объект с правильного ракурса, но уже сейчас участие оператора в этом процессе значительно меньше, чем было несколько лет назад. Основной вопрос заключается в другом: как максимально эффективно хранить и обрабатывать полученные данные?

Как и где анализировать данные?

Данные с RGB-камеры уже сейчас можно обрабатывать прямо в воздухе.

Но что делать с данными, полученными с инфракрасных или мультиспектральных камер? Для их обработки в воздухе не хватит ресурсов в силу существующих технических ограничений и барьеров:

  1. Ограниченная емкость батареи. Наверное, вся индустрия жалеет о том, что емкость батареи развивается не такими же темпами, как емкость памяти, иначе автомобили ездили бы бесконечно, а сотовые телефоны заряжались один раз в жизни, при покупке. Но пока это не реализовано.
  2. Недостаточно широкий канал связи. Недавно был 2G, потом 3G, сейчас 4G, а затем 5G. Но при этом количество данных растет, а в ряде случаев, особенно в случае работы на удаленных объектах, стабильность и пропускная способность канала все еще является проблемой.
  3. Весовые ограничения. У дрона есть свои технические характеристики, и мы не можем разместить на нем сервер – дрон просто его не поднимет.

Анализ собранных данных на борту дрона

Каким же образом можно увеличить возможности для анализа данных в реальном времени на самом дроне?

  1. Увеличение емкости батареи. Это кажется логичным шагом, но пока остается только мечтой.
  2. Уменьшение размеров сенсоров. Если сравнить гиперспектральные, тепловые и RGB-камеры 10 лет назад и сегодня, то прогресс очевиден. Технологии не стоят на месте, сенсоры и дальше будут уменьшаться и становиться легче.
  3. Энергоемкие специализированные вычислители и машинное обучение для обработки данных. Для того чтобы дрон мог анализировать информацию у себя на борту, нужны именно специализированные вычислители с оптимальным энергопотреблением.
  4. Создание комплексных Е2Е-решений. Это самый важный шаг. Сейчас дрон функционирует отдельно: он летает, но не входит во внутренний контур принятия решения. Для того чтобы система с использованием дрона решала задачи автономно, дрон должен быть интегрирован в ИТ-решение на предприятии, тогда станет возможным сценарий, при котором дрон собирает информацию, анализирирует ее и подает управляющий сигнал соответствующему блоку, ответственному за его реализацию (дрон обнаружил недостаточно увлажненный участок почвы, и система орошения полила его вне очереди).

Зачем нужен анализ в реальном времени?

Австралия славится хорошей погодой, океаном и волнами, о которых мечтают все профессиональные серферы мира. Но в австралийском океане есть две проблемы:

  1. Подводные течения, из-за которых каждый год погибает немалое количество людей.
  2. Большие агрессивные акулы.

Компания Little Ripper занимается патрулированием 22 тыс. миль побережья Австралии с целью предотвращения несчастных случаев. Патрулирование осуществляется с помощью больших дронов, которые несут на себе спасательное плавсредство, надувающееся при контакте с водой. Когда дрон обнаруживает, что человек попал в сложную ситуацию, он в состоянии скинуть плавсредство и тем самым спасти жизнь тому, кто не умеет плавать либо заплыл туда, откуда не может выплыть.

Вторая задача, которую решает дрон, – отпугивание акул. Дрон облетает побережье и благодаря алгоритму, основанному на машинном обучении, может с большой точностью отличить человека, попавшего в беду, от акулы или другого плавсредства. Давайте представим, что при этом алгоритм реализован в облаке. Казалось бы, все здорово: дрон видит акулу и человека рядом, делает фото и отправляет его в облако, алгоритм анализирует данные и передает обратный сигнал дрону о необходимости спасения. Но вряд ли человек, который оказался рядом с белой акулой, ждет и надеется на то, что сеть 4G работает и дрон успешно передает данные. Попавший в беду ждет помощи здесь и сейчас. И благодаря ускорителю нейронных сетей Intel® Movidius™ Neural Compute Stick, который подключается через USB и позволяет запускать скоринг непосредственно на устройстве, вычисления можно будет производить прямо на дроне и он сможет сразу приступить к спасательной операции, сбрасывая специальные химикаты, отпугивающие акул. Таким образом, дроны не только позволяют экономить на трудозатратах и минимизировать издержки, но и спасают жизни.

Опубликовано: Журнал "Системы безопасности" #3, 2018
Посещений: 2946

  Автор

Евгений Бакунов

Евгений Бакунов

Руководитель направления "Интернет вещей" компании Intel в России

Всего статей:  1

В рубрику "All-over-IP" | К списку рубрик  |  К списку авторов  |  К списку публикаций