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人物專訪:深度學習應用! 台工程師自製物件偵測及測距系統

文: | 2018-04-25T11:06:03+00:00 2018-04-25| , , , |

無人機除了空拍和物流用途,還有許多可能性讓玩家探索。台灣有玩家製作了一個無人機物件距離偵測與預測系統,可以辨識人和汽車,也可以測量影片中汽車與無人機的距離,Dronesplayer 記者特別訪問製作者,讓他分享製作心得。

▲郭又鋼製作的空拍物件偵測與預測距離影片。

使用 TensorFlow 深度學習套件

系統製作者郭又鋼在科技公司擔任軟體工程師,本年初方開始接觸無人機,逐步以 DIY 方式購買材料進行無人機製作。因工作方面需接觸深度學習程式-Google  TensorFlow 深度學習套件,所以希望嘗試結合類神經網路與無人機,從而開發這套應用。

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郭先生本年初才開始接觸無人機。

需提供大量檔案學習

影片中可看到無人機能辨識人類和汽車,郭又鋼表示,在訓練時讓深度學習系統為大量檔案作分類,系統透過不斷運算辨識,找出最佳的參數,從而學習辨識人類與汽車。

無人機以 DIY 零件作組裝。

無人機以 DIY 零件作組裝。

GPU 協助運算

由於辨識要作大量運算,受器材所限他只能把空拍影片轉抄至電腦,再透過顯示卡的 GPU,經幾千次運算得出一套參數,用來辨識人物和汽車。當中使用到 TensorFlow 和 NVIDIA CUDA 套件,電腦的作業系統則是 Ubuntu OS。在製作過程中,郭先生認為最困難的就是 DIY 的無人機品質沒有保證,如他買到灌水電池,只能飛三分鐘。不過因為成本問題,暫時他只能選擇 DIY 無人機。

遙控上的手機固定器和手機殼以 3D 打印機打印而成,郭先生表示耐用度略嫌不足。

遙控上的手機固定器和手機殼以 3D 打印機打印而成,郭先生表示耐用度略嫌不足。

可辨識其他物件

郭先生表示,類神經網路像人類持續觀看不同事物,以學習辨識物件,只要不斷提供資料,其也可以辨識空拍中出現的建築物、電線桿等各式各類物件。他表示如有他的無人機有高清圖傳功能,也可以即時傳送影像至電腦作運算,作出即時辨識。

從影片可見,使用系統後能能辨識人類。

從影片可見,使用系統後能能辨識人類。

測距準確度有待提升

至於辨識汽車距離的功能,郭先生表示系統在運算後具一定參數,再透過三角涵數推測出距離。不過目前數字並不是非常精確。用家需先輸入車子大小的資料,方可計算出汽車的距離。由於個人開發能力有限,沒有辦法給予大量準確資料(如大量汽車型號和體積等),所以目前預測距離功能只是一個大概。

feature image

郭先生正操控自製無人機上升。

iPhone 可提升測距精確度

如要提升距離預測的精確度,除了把鏡頭廣角數據、周邊物件大小等資料輸入系統,也有其他方法,如使用兩台無人機進行空拍,藉此計算出深度,找出兩張圖的異同的部分,再用三角涵數算出距離。另一個辨法則是使用 iPhone,因手機具有感測器,當拍攝時無人機移動位置,手機即可運算出移動的距離,等於雙鏡頭的效果。他表示 Apple 的 AR Kit 單鏡頭就可以作準確運算,移動拍攝可算出深度。所以郭認為把手機綁在無人機拍攝也不失為一個可行辦法。目前新款的智能手機具有平行運算能力,搭載的鏡頭質素不錯,更具有 4G 網路,使用上可能不輸於 NVIDIA 運算套件。

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系統可以大約測出汽車與無人機的距離,但並不夠準確。

可作多種應用

目前這個系統還屬初步階段,若能升級器材,有望推出更多功能,如把拍攝到的資料歸類,或作 3D 空中掃描、智能搜尋等等,不過目前離實際應用還有很遠距離。這個系統只是拋磚引玉,讓大眾了解無人機不同的可能性。

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作者簡介:

志明
從紙媒到網站,任職過多個數碼雜誌、網站記者工作,這行業最大的樂趣就是可以率先體驗各種新科技產品,期待各種意想不到的新玩意出現。