Unmanned aerial systems

TileNet系统使用人工智能进行自主无人机屋顶检查

研究人员开发了TileNet，一个用于无人机系统（UAS）自主检查平屋顶的新型深度学习框架。该系统集成了基于瓦片的架构和轻量级CNN-SVM分类器，以满足机载UAS硬件的计算需求，从而实现实时缺陷检测。该框架实现了94.4%的平均测试准确率，优于GoogLeNet和AlexNet等成熟模型，并展示了更安全、更具成本效益和可持续性的建筑维护潜力。