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《NVIDIA 助力 Saildrone 引领全自动海洋监测》

  • 来源专题：中国科学院文献情报系统—海洋科技情报网
  • 编译者： liguiju
  • 发布时间：2023-09-17

  • Saildrone在自主海洋监测领域“一石激起千层浪”。这家公司利用自主开发的自动无人驾驶水面航行器（USV）搭载了多种传感器，对所采集的数据在边缘的 NVIDIA Jetson 模块进行 AI 处理后，使用 NVIDIA DeepStream 软件开发套件对原型进行智能视频优化。通过使用 NVIDIA JetPack SDK，Saildrone在Jetson平台上获得了完整的硬件加速边缘AI开发环境，在该模块上进行机器学习实现了基于图像的航行器探测，以此辅助海上导航。Saildrone充分利用 NVIDIA DeepStream SDK 开发其视觉 AI 智能应用和服务，可以为用户提供 AI 视频、音频和图像分析，构建传输通道。DeepStream 的处理量提升了10倍，应用范围也从边缘扩展到云端的各个领域，可用于开发能够处理多个视频、图像和音频流的最佳智能视频应用。Saildrone通过DeepStream的图像预处理和模型推理能力，甚至可以在海上利用太阳能和风能实现边缘机器学习。（熊萍 编译）

  • 原文来源：https://blogs.nvidia.co.jp/2023/07/28/saildrone-autonomous-oceanic-monitoring-jetson-deepstream/
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  • 《人工智能可助力高效监测冰山》
    • 来源专题：新一代信息技术
    • 编译者：王晓丽
    • 发布时间：2023-11-24
    • 新华社北京11月14日电一个研究团队在新一期国际学术期刊《冰冻圈》杂志上发表论文说，借助人工智能，科学家可更高效分析卫星图像、追踪观测冰山，效率大幅超越传统人工处理方法。 传统上，科学家一般通过人工操作来分析卫星传回图像中的冰山数据，以达到对大型冰山进行定位、监测其规模并对冰山融水定期进行量化的目的。但由于卫星拍摄的图像中，冰山、海冰和云层在颜色和轮廓上都不容易清晰分辨，导致人工图像识别、数据处理费时费力。来自英国利兹大学等机构的研究人员开发出一款基于神经网络的人工智能模型，可在0.01秒内准确地借助海量卫星图像数据绘制出南极大型冰山分布图。据论文介绍，开发过程中，研究人员首先利用欧洲“哨兵1号”地球观测卫星拍摄的南极在不同环境下的大量图像作为训练素材，同时与科学家手动导出的冰山轮廓图进行对比，当模型达到最佳性能时，训练会自动停止。随后研究人员将这一人工智能模型在7座冰山上进行测试，这些冰山的面积从54平方公里到1052平方公里不等，测试结果显示其准确率高达99%。研究团队还编制了一个多样化的数据集，其中每座冰山会有15张到46张图像，时间覆盖2014年至2020年的不同季节。论文说，借助人工智能可更快速、更精确地自动监测冰山规模，从而帮助研究人员便捷地观测大型冰山的变化情况。大型冰山是南极环境的重要组成部分，影响海洋化学、海洋生物以及海上作业等。欧洲航天局在一份新闻公报中说，卫星数据对于监测冰山变化至关重要，引入人工智能模型这一强大而准确的手段后，可更好监测脆弱的南极地区的变化。 来源：新华社
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  • 《日本拟用人工智能侦查船只 加强海洋监测能力》
    • 来源专题：中国科学院文献情报系统—海洋科技情报网
    • 编译者：liguiju
    • 发布时间：2018-08-22
    • 据日本《读卖新闻》8月20日报道，日本政府正着手开发使用人工智能侦查可疑船只的技术。此项研发的目的在于加强对日本周边海域的监视能力。日本政府计划在2021财年由自卫队对该系统进行测试。 　　报道称，日本政府研发的系统可对大部分船只搭载的船舶自动识别系统(AIS)所发出的信息进行分析。在输入船舶位置、速度、及船头位置等信息后，该系统可自动发现船只偏离航行、逆行等异常行动。 　　随后，日本自卫队将通过警戒雷达锁定可疑船只，并派护卫舰和巡逻机进行警戒、监视。同时，自卫队还将与海上保安厅等相关机构分享可疑船只信息，以迅速采取行动。
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