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据称，在今年春天大阪-关西2025年世博会场馆开始施工之前，进行示范测试是为了证明使用无人机促进建筑工程和运输的可行性，并获得适当操作的诀窍。
通过对无人机航拍图像的人工智能分析实现车辆拥堵情况的可视化
在示范实验中，在一栋大楼的屋顶上建造了一个无人机的港口，自主和自动无人机在盘旋时从那里拍摄周围道路和场地上的停车位的航空图像，并通过对图像的AI分析来计算车辆的数量，以可视化拥堵的程度。还开发了一个工具，用于在航拍图像中指定要计算车辆数量的区域。
使用无人机航拍图像确定车辆数量需要无人机独立自动飞行和悬停，以及在适当的高度和角度拍摄。除了积累这些技术诀窍外，该公司还能够验证，它已经达到了可以使用航空图像的AI分析来确定车辆拥堵程度的水平，并可以应用于实际项目。
使用图像AI分析来指定测量车辆数量的区域的工具的使用情况
直到现在，当需要确定拥堵程度时，通常是在道路上安装固定的传感器来检测沿路行驶的车辆，或测量进入和离开停车位的车辆。这种使用无人机航拍的可视化方法的特点是能够利用无人机拍摄的航拍图像来评估情况，这种方法自由度高，能够在必要时掌握情况，假设建筑工地内部和周围的停车环境每天都在变化。
在这个项目的实施过程中，NTT通信公司利用LTE高空使用计划对无人机航拍数据进行了实时AI分析，三菱综合研究所根据获得的车辆数量数据在仪表盘上可视化了拥堵程度。
用于设置无人机飞行路线和悬停位置的3D屏幕
对于无人机的飞行，森信机器人有限公司使用无人机要飞行的当地的AI天气预报来确定无人机是否可以飞行，然后进行自主和自动飞行。KEPCO还验证了非接触式充电，只需在港口降落，就能自动为无人机充电，无需手动更换电池。在这些实施过程中，数据链接是利用本次验证实验中提供的数据链接基础设施进行的。
今后，竹中公司打算利用从这次验证实验中获得的知识，通过在包括梦岛地区在内的各个地区使用各种无人机来促进建筑工程和运输，并在此之外开发智能城市的解决方案。
2024-03-15 09:50
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