LIDAR已经在许多行业担任有用的工具数十年，但最近我们只能通过引入人工智能（AI） - 驱动解决方案来实现其真实潜力。bob平台app下载LIDAR，也称为光检测和测距，是一种遥感技术。它使用激光扫描仪测量传感器和目标对象之间的距离和尺寸，例如建筑物或行人。随着利用LIDAR使用的AI，团队正在优化技术的速度和精度跨各种用例。
自20世纪60年代以来，LIDAR一直在某种形式，当它首次安装在扫描地形的平面上时。随着20世纪80年代的GPS（全球定位系统）的引入，LIDAR更受欢迎，因为GPS使从LIDAR扫描收集的数据来用于建立3D模型。如今，由于与激光雷达相关的成本降低，并且激光雷达数据的广度增加，其最近与AI和机器学习（ML）配对是解锁创新的主要机会。
Lidar如何工作
LIDAR系统通常由四个关键要素组成：
拉斯呃：将光的脉冲发送给目标物体（可以是建筑物，车辆或行人）。光波通常是紫外，可见的或近红外线;所用的类型取决于所用激光器的类型。
扫描器：调节激光扫描目标物体的速度和激光可以达到的距离。
传感器：测量光从目标对象反弹的时间长度并返回激光雷达系统。
全球定位系统：跟踪LIDAR系统的位置，以确保目标对象和系统之间的距离测量精确。
现代化的LIDAR系统每秒可以发送500,000个脉冲。系统将这些脉冲聚合到一个点云中，该脉冲是表示空间中对象的坐标的数据集。然后使用点云来创建空间的3D模型。
LIDAR有两大类：
机载LIDAR.
顾名思义，Airborne Lidar要求系统安装在飞行设备上，如无人机或平面。在这种情况下，LIDAR将脉冲发送到地面以监测相关条件。有两种类型的空中激光器：
碱基：使用绿灯渗透水体并测量它们的深度。
地形：用于绘制土地的表面。
陆地丽娜
LIDAR系统安装在移动车辆或三脚架上固定在地面上。它可以在所有方向上扫描，用于在点云中创建3D模型。有两种类型的陆地激光器：
移动的：LIDAR安装在火车，船或汽车上。它适用于观察道路，行人，迹象，条件和其他相关基础设施。
静止的：激光雷达固定在地面的一个点，并扫描周围区域或特定的特征，例如建筑物内部。
使用ridar与ai
LIDAR和AI之间的关系是一种自然的契合：LIDAR收集3D点以创建一个点云，AI在处理数据上茁壮成长。LIDAR脉冲速率通常为每秒10,000至200,000脉冲，并且可以从相同的激光脉冲产生多个返回。LIDAR返回的输出可以由AI模型处理，以了解给定的环境（如创建地形地图）。
在过去，团队手动标记LIDAR生成的数据以识别扫描中的关键对象。不出所料，努力既有费力又耗时，需要非常专业的专业知识。归功于进步计算机视觉和图像处理，AI现在有助于自动化标签过程。如今，它能够处理非结构化数据输入和准确地输出目标对象（例如，附近的车辆或基础设施）以进行进一步分析。
随着时间储蓄AI发行，我们有能力开发我们世界的3D模型，这些模型既高度精确，始终是最新的。鉴于这些进步，现在跨越主要行业的LIDAR和AI存在许多应用。
AI-Powered LIDAR的现实世界应用
LIDAR对许多行业至关重要：架构，制造，海洋学，3D打印，虚拟现实等。以下是其在AI中的应用程序的一些突出显示的示例：
自动车辆
自驾驶汽车可能不是我们道路上的常态，但那天很快就会来。这些车辆需要AI动力的LIDAR来扫描周围区域，创建空间的3D模型，并结合从雷达和摄像机的数据输入的数据如何进行几乎瞬间决定。准确的LIDAR对于确保车辆的乘客的安全性至关重要。
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农业
在农业中，团队使用在无人机上安装了AI动力的激光雷达系统来快速创建地形地图。这些地图帮助农民确定了种植作物，应用肥料，并根据阳光照射施用杀虫剂的理想区域。种子后分散，农民可以使用激光雷达来跟踪作物产量率。
军事，建筑等安全性
许多军队用LIDAR几十年来侦察边境并识别可疑物品。通过AI开通的更多机会，我们可能会看到对潜在危险的自主测量。自治机器人也有助于保护工人在施工或相关领域的危险工作场所。
由于计算机处理能力的进步以及更多资源投资AI机会，因此艾迪和利马之间的伙伴关系继续增长。随着LIDAR对众多行业的普遍存在，创新肯定会达到我们生活的许多方面，在我们走向AI动力世界时，塑造我们体验技术的方式。
LIDAR APPEN专家Kuo-Chin Lien的洞察力
在Appen，我们依靠我们的专家团队来帮助您建立利用LIDAR的尖端模型。Appen数据科学总监Kuo-Chin Lien致力于确保使用LIDAR的Appen客户模型成功执行。Kuo-Chin关于LIDAR的顶部见解包括：
空间计算应用：从智能汽车到智能手机
利用LIDAR可以访问扫描对象及其环境的完整3D信息。这为许多应用程序创造了机会，特别是当空间信息时。深度那距离那几何学， 和尺寸为您的用例提供。例如，在零售中，它可以是库存管理;或在建设中，它可以是质量保证和与批准的计划的交付工作进行比较。今年已经获得了很多牵引的用例的另一个伟大榜样是使用LIDAR检测道路上的物品的汽车公司，从而改善了他们的ADA（高级驾驶员辅助系统）应用;即使是智能手机使用LIDAR -Iphone 12 Pro配备了LIDAR，以帮助它从遥远的背景中分开前景，并在纵向模式下提供更多聚焦的照片。这只是冰山一角，当涉及到各种行业的激光乐队应用时。
3D深度学习赋予空间计算
跨行的专家依赖于深度学习（DL）技术来理解3D扫描数据。如果没有它，它几乎不可能了解所有数据点，并且AI为您提供超人类能力，以便在比例下了解2D图像内容。当在一个维度中比较DL解决方案时，例bob平台app下载如用于语音识别，或者在2D中，用于图像信号，DL算法可以维持实时性能和低存储器占用额度，具有额外的尺寸。专家希望在维持时利用不规则数据的休稀稀条款精度，这不是一件容易的任务。他们如何从不完美的扫描中瞬间产生可靠推理的AI，并且电力所有这些令人兴奋的新用例？这些都是继续探索的有趣主题，可以进一步提高LIDAR DL模型的可用性。要了解如何在工业和学术界接近这些问题，加入我们2021年6月IEEE研讨会在夏天，听取科钦和其他行业专家的意见。
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