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无人机除了空拍和物流用途，还有许多可能性让玩家探索。台湾有玩家制作了一个无人机物件距离侦测与预测系统，可以辨识人和汽车，也可以测量影片中汽车与无人机的距离，Dronesplayer 记者特别访问制作者，让他分享制作心得。
使用 TensorFlow 深度学习套件
系统制作者郭又钢在科技公司担任软体工程师，本年初方开始接触无人机，逐步以 DIY 方式购买材料进行无人机制作。因工作方面需接触深度学习程式－Google TensorFlow 深度学习套件，所以希望尝试结合类神经网路与无人机，从而开发这套应用。
郭先生本年初才开始接触无人机。
需提供大量档案学习
影片中可看到无人机能辨识人类和汽车，郭又钢表示，在训练时让深度学习系统为大量档案作分类，系统透过不断运算辨识，找出最佳的参数，从而学习辨识人类与汽车。
无人机以 DIY 零件作组装。
GPU 协助运算
由于辨识要作大量运算，受器材所限他只能把空拍影片转抄至电脑，再透过显示卡的 GPU，经几千次运算得出一套参数，用来辨识人物和汽车。当中使用到 TensorFlow 和 NVIDIA CUDA 套件，电脑的作业系统则是 Ubuntu OS。在制作过程中，郭先生认为最困难的就是 DIY 的无人机品质没有保证，如他买到灌水电池，只能飞三分钟。不过因为成本问题，暂时他只能选择 DIY 无人机。
遥控上的手机固定器和手机壳以 3D 打印机打印而成，郭先生表示耐用度略嫌不足。
可辨识其他物件
郭先生表示，类神经网路像人类持续观看不同事物，以学习辨识物件，只要不断提供资料，其也可以辨识空拍中出现的建筑物、电线杆等各式各类物件。他表示如有他的无人机有高清图传功能，也可以即时传送影像至电脑作运算，作出即时辨识。
从影片可见，使用系统后能能辨识人类。
测距准确度有待提升
至于辨识汽车距离的功能，郭先生表示系统在运算后具一定参数，再透过三角涵数推测出距离。不过目前数字并不是非常精确。用家需先输入车子大小的资料，方可计算出汽车的距离。由于个人开发能力有限，没有办法给予大量准确资料（如大量汽车型号和体积等），所以目前预测距离功能只是一个大概。
郭先生正操控自制无人机上升。
iPhone 可提升测距精确度
如要提升距离预测的精确度，除了把镜头广角数据、周边物件大小等资料输入系统，也有其他方法，如使用两台无人机进行空拍，借此计算出深度，找出两张图的异同的部分，再用三角涵数算出距离。另一个辨法则是使用 iPhone，因手机具有感测器，当拍摄时无人机移动位置，手机即可运算出移动的距离，等于双镜头的效果。他表示 Apple 的 AR Kit 单镜头就可以作准确运算，移动拍摄可算出深度。所以郭认为把手机绑在无人机拍摄也不失为一个可行办法。目前新款的智能手机具有平行运算能力，搭载的镜头质素不错，更具有 4G 网路，使用上可能不输于 NVIDIA 运算套件。
系统可以大约测出汽车与无人机的距离，但并不够准确。
可作多种应用
目前这个系统还属初步阶段，若能升级器材，有望推出更多功能，如把拍摄到的资料归类，或作 3D 空中扫描、智能搜寻等等，不过目前离实际应用还有很远距离。这个系统只是抛砖引玉，让大众了解无人机不同的可能性。
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