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在商用无人机博览会上数据比无人机更重要吗

无人机行业正在苏醒。无人机系统正在下架,传感器正在被识别,以帮助我们可视化越来越多的现象,最终用户应用程序正在可以想象的每个行业中被识别出来,但这些都不像在展示时那样重要。在商业无人机世博会。专注于这些设备正在收集的数据而不是设备本身的过渡既重要又必要

在美国商用无人机博览会的主题演讲中,英特尔的Anil Nanduri再次强调了“ 数据是新油,无人机是新井”。非常明显的是,如何将对话从无人机传感器的形式和功能转移到试图弄清楚如何处理他们收集的所有数据。最终,这是需要用来证明系统投资合理性的努力。

数据泛滥

数据很重。它具有与之相关的开销,远远大于用于捕获它的UAV平台。像英特尔这样专注于信息技术和处理的公司一直都很精明。这就是为什么这个行业“ 不是无人机市场,而是信息市场 ” 这一主题在整个活动中占据主导地位的原因之一。

无人机行业已经急于在很多情况下部署无人机收集平台。这个社区对于是否可以使用无人机,如何使用无人机以及它可以制造的以前不可能的商业案例的可行性着迷。然而,对许多人来说似乎是事后的想法是实现所收集的数据量的大小,安全性,处理和访问开销的要求。现在需要对这些数据做一些事情(也称为将其转化为“ 可操作的信息”),这是许多演示文稿关注的主题。

存储,安全和云

这些主题很少是新的。他们是我们已经详细讨论的话题,在过去,尤其是在的情况下的数据传输可为无人机的操作,可以达到在其投资回报率(ROI)和速度。然而,现在正在讨论这些主题的细微差别和细节是一个令人兴奋的发展。

无人机的使用在整个企业中不断增加,这就是为什么有趣的是,在采矿等行业的问答环节中,有关安全性的讨论有所增加。有些行业通过无人机以相对零散的方式处理数据传输和存储策略。高度管制的行业始终需要在安全文件传输协议和需要规划使用的策略的环境中工作。

用于共享数据和生成可交付成果的基于云的解决方案非常突出,各种组织都认识到这些事情的重要性和原因。像Airware和Drone Deploy这样的公司在创建解决方案方面具有先见之明,这些解决方案可以为采矿和保险等行业的无人机摄影数据生成特定的市场交付品。也就是说,似乎每个人都有某种类型的“云解决方案”。

从节目中列举三个例子,有一个新的基于云的地理/地图导向平台,4D Mapper,他们相信他们在无人机检测市场中具有优势。Bentley的ContextCapture现在提供了一个云处理引擎,可通过其ProjectWise ContextShare企业平台实现其现实网格交付的流式传输。最后,LiDARUSA已经认识到他们的无人机和移动测绘系统的运营商在与向前客户共享可交付成果时所面临的挑战。这是他们开发“myPointClouds.com”服务的部分原因,因为他们的客户可以通过网络浏览器从调查中上传点云。

这是一个超越这些公司的主题。我们还看到了将孤岛无人机流程与企业的通用数据管理系统集成的运动,例如Aeryon Lab与Black&Veatch合作中所示的SAP数据库系统。这些是表明无人机社区成熟度的集成。

自动数据处理和管理的知识和未知数

存在项目是因为需要交付物。它们不存在,因为无人机可以飞行。这是一个现实,极大地影响了数据量和周转时间的压力,这只会导致自动化程度的提高。可以想象,这将在整个过程中带来更多的数据,并使其更加高效。该活动的许多演讲都提到了人工智能(AI)的必要性和影响。

但是,捕获和分析空间数据非常复杂。有多少项目的无人机操作员没有按计划进行?在服务于精度和可靠性特征具有实际经济后果的行业时,可以在多大程度上依赖于增加自动化?更重要的是,基于无人机的服务提供商在多大程度上知道他们的结果是否有错误?

许多旨在测量无人机方法的结构都不统一。典型的例子是库存监控,其中简单的决策,例如在哪里定义库存的基础可能会无意中扭曲量计算。在衡量高价值股票时,这种未知影响的影响会对资产负债表产生很大影响。数据处理中的错误是累积的。如果数据看起来不正确,经验丰富的技术人员将会知道他们需要在法律上回顾每个步骤并在他们的过程中做出决定,以确定看起来不正确的东西是否真的是错误。无人机是否能识别出类似的错误?

无人机社区的基础知识是,基于无人机的数据采集是一种可接受的手段,使我们能够收集以前无法获得的数据。我们还知道,流程需要继续使所有正在收集的数据都有用。我有兴趣看看是否同样强调安全地应用于飞行无人机的程序和假设现在将应用于与自动数据处理和管理工作流程相同的水平。

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