在过去的几年里，人工智能彻底改变了无人机技术，运用计算机视觉等技术使得无人机实时监控和自动跟踪成为了可能，这在以前是难以想象的，自从无人机使用了AI技术，它拥有了更多的使用场景，比如可以帮助保护野生动物、预防森林火灾、自动巡检高空电路等等。在本文中，我们将深入探讨这些场景和其背后所需要的数据标注。
什么是计算机视觉？
计算机视觉是人工智能的一部分，它可以训练AI算法来识别图像或视频中的目标，这种技术经过训练可以识别物体特征，通过向AI模型“喂养”数千甚至数百万张带有标注数据的图像来达到这一目的。
得益于机器学习和神经网络的进步，计算机视觉近年来取得了长足的飞跃，在某些情况下检测物体可以超越人眼，进步背后的重要原因之一是训练数据的数据量。
计算机视觉在无人机中有哪些应用？
在无人机的帮助下，各行各业的人工工作变得更加轻松，以下是无人机近年来的一些流行应用：
- 农业——无人机可以飞越田野并拍摄高分辨率照片，对这些照片进行分析以检测害虫、识别植物病害和估算产量，无人机收集的准确信息使农民能够预防自然灾害。
- 建筑——建筑行业的公司使用无人机来监控施工速度、识别潜在的安全隐患、跟踪现场的供应和材料等。
- 智慧城市——智慧城市使用不同类型的传感器来收集特定数据，无人机可用于帮助识别和缓解交通拥堵，无人机可以利用路线规划技术捕捉交通场景的图像，这些图像将由卷积神经网络进一步处理，从而自动提供解决方案。
无人机需要哪些类型的数据标注？
计算机视觉项目所需的数据标注类型将取决于无人机需要具备的能力，例如当无人机飞越农田时，它需要准确识别各种类型的作物、杂草、有问题的种植区、干旱迹象以及许多其他细粒度的细节，在这些情况下语义分割将是必要的，通过语义分割标注，为AI提供了像素级的分类信息。
在建筑行业，无人机所需要做的就是识别工作现场的各种设备以进行盘点，在这种情况下，简单的分类或者2D包围框标注就足以训练 AI，包围框是一种更为便宜的标注方式。顾名思义，数据标注员需要紧贴对象周围标注矩形框。
最后我们看一下缓解交通拥堵的例子，语义分割和包围框仍然是必要的，但原始数据中会包含视频而不是静态图像，视频标注更耗时，因为视频可能以每秒 30 帧 (fps) 的速度拍摄，如果是高质量视频，甚至可以达到 60 fps，视频的每一帧都需要用边界框、语义分割或任何其他类型的标注方法进行数据标注，即使一段视频只有 30 秒长，但以 60 fps 的帧率拍摄，这意味着标注员需要标注 1800 帧，这时候自动化的数据标注工具就是非常必要的，在冰山，我们专门为视频标注建设了一套数据标注工具，该工具可以通过标注员提供的关键帧后在其他帧进行自动插值，这就意味着标注员在1800帧当中只需要标注几次，如第1帧和第30帧、第60帧，以此类推。
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