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无人机+深度学习,英特尔AI技术高效助力文物保

2019-07-18

无人机航拍科技正在以一种近乎革命性的手段解决生活中真实存在的难题。人工智能的出现,重新定义了文物保护的方法,克服了传统方式中的困难和挑战,以更快、更高效的方式解决凭借人力无法解决的问题。
  通过英特尔人工智能技术、深度学习技术、无人机技术等,如果实现对于箭扣长城的保护与修缮?答案就在视频里。
  无人机高精度图像采集:因为长城的跨度很大,修缮之前首先需要进行环境勘测。传统的办法是通过尺子测量以及目测,很难得到精准的数据。通过英特尔?猎鹰 8+(Intel? Falcon? 8+)无人机,工作人员能够近距离检测到长城的破损情况,可以获取高分辨率图像,帮助文保人员清晰、全面了解长城现状。
 基于英特尔? 至强处理器的 3D 建模和损毁检测: 这个过程包含了多个算法和步骤。根据无人机采集的数据,采用英特尔? 至强处理器能够快速分析处理上万张图片,并计算出破损的长度和宽度,规划修缮所需材料,并提供裂缝和塌方等破损的测量数据用于指导物理修缮。有了这些数据,修缮团队就无需再现场测量,而是可以通过 AI 算法得到最终需要的时间、人力、物力和成本。
基于人工智能和深度学习技术的数字化修复:在 3D 模型损毁识别基础上,利用3D模型对抗生成网络,以及回归卷积网络,对城墙缺损部位进行数字化修复,并据此对实际的长城修缮和维护提供指导和参考数据。

VR全景拍摄

这将是一个全新的探索,先进的无人机航拍和人工智能技术参与文物建筑的修缮和保护,英特尔的计算技术深度参与其中。数据显示,仅仅 700 米的长城城墙,猎鹰 8+无人机采集了上万张高分辨率图像,原始数据超过 200GB,整个处理过程会频繁访问这些数据,还会产生超过 100GB 的中间和仿真数据,即便是高性能的计算,处理如此庞大的数据量也极其复杂。
  解决方案还涉及多种 AI 算法,包括视觉特征抽取与索引,相机参数恢复,光束平差(bundle adjustment),稠密匹配,几何模型网格生成,深度神经网络 2D 及 3D 模型训练,纹理合成等。
  英特尔的方案是,基于 Xeon 至强可扩展处理器,英特尔固态盘,同时结合 OpenMP/MPI 并行优化技术,采用针对英特尔 CPU 优化的英特尔?深度神经网络数学核心函数库(MKL-DNN),以及面向英特尔架构优化的深度学习框架 Tensorflow 等工具,高效地实现长城 3D 建模和数字化修复,并达到厘米级精度的效果。
  整个长城 3D 建模和数字化修复过程中,需要进行大规模的方程迭代计算,其中一些基于大规模稀疏矩阵的方程求解会存在收敛稳定性问题。这个时候,大规模矩阵计算库 MKL 的作用就凸现了,它不仅能够提升计算效率,还能够大大提高复杂计算的稳定性。
  如今,英特尔开发的 MKL-DNN 库已经广泛应用在 Tensorflow,Caffe 等流行的深度学习框架中。可以说,针对深度学习领域不同算法实现的解决方案中,英特尔至强架构是能够全面高效、低成本支持这么多种算法的理想选择,并可以明显提高人工智能修缮长城的效率和速度。
  有了更领先的技术和更精准的数据,我们创造了更快、更高效的解决问题的办法,帮助各行各业解决那些尚未解决的问题。

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