드론 영상: 취득부터 자동 GeoAI 분석까지

리얼리티 매핑은 이미지 또는 라이다를 사용해 공간적으로 정확한 실세계의 2D 및 3D 디지털 표현을 생성하는 프로세스로 정의됩니다. 이는 기본 콘텐츠를 아직 이용할 수 없는 위치에서 중요 입지에 대한 현실적인 관점을 확보하고 문제 해결을 시작할 수 있도록 기본 콘텐츠를 확립하기 위해 공간정보시스템(GIS) 기술을 사용할 경우 매우 유용합니다. 드론을 사용해 현재 영상을 취득하면 공간 데이터에 대한 실제 컨텍스트를 얻을 수 있습니다. 그런 다음 더욱 심도 있는 분석을 진행하고 다양한 이해관계자를 위한 전체적인 관점을 지원하기 위해 디지털 표현 위에 추가 데이터 포인트를 중첩할 수 있습니다.

공간정보 인공 지능(GeoAI)은 이해도를 높이고, 공간 문제를 해결하고, 정보 추출을 자동화하기 위해 인공 지능(AI)과 공간 데이터, 과학, 기술을 통합한 것입니다.

ArcGIS를 이용하면 포인트 클라우드부터 방향 영상, 비디오까지 아우르는 다양한 영상을 분석할 수 있습니다. 변경 감지, 입지 적합성, 식생 모니터링, 객체 감지, 이미지 교정, 피처 추출, 분류 등의 다양한 영상 작업을 수행해 보세요.

공공 및 상업용 자산 관리의 경우 기관은 정지 또는 모션 영상을 사용해 차량을 감지, 분류, 계수하여 주차장 수용량에 도달할 시점을 파악할 수 있습니다. 유틸리티 공공도로 모니터링의 경우 포인트 클라우드를 사용해 유틸리티 자산을 분류하고 네트워크의 식생 잠식을 식별하여 산불을 예방할 수 있습니다. 환경 조사에서 정사영상, 비디오 영상, 분류 알고리즘을 활용하면 시간 경과에 따른 동물 개체군의 변화를 감지해 이들이 어떻게 진화하고 있는지 파악할 수 있습니다.

시간 절감: 사전 학습된 AI 모델
이제 Esri는 ArcGIS Living Atlas of the World에서 바로 사용할 수 있는 사전 학습된 딥러닝 모델을 40가지 이상 제공합니다. 이러한 사전 학습된 딥러닝 모델을 활용하면 엄청난 양의 학습 데이터, 막대한 컴퓨팅 리소스, 광범위한 인공 지능(AI) 지식을 보유할 필요가 없습니다. 또한 이미지 피처 추출, 토지 피복 분류, 이미지 교정, 객체 감지를 위해 특별히 설계된 빌트인 전문 지식과 리소스를 사용하여 공간정보 워크플로를 가속할 수 있습니다. 영상, 포인트 클라우드, 비디오에서 의미 있는 인사이트를 추출하는 방식을 자동화하세요.

Esri의 사전 학습된 딥러닝 모델에는 자동차 감지, 건물 감지, 토지 피복 분류, 송전선 감지, 노면 균열 감지 등이 있습니다. 원하는 사전 학습된 모델을 선택하고 ArcGIS Image for ArcGIS Online 또는 ArcGIS Pro를 사용해 영상에서 실행하기만 하면 됩니다. 그런 다음 요구 사항과 위치에 맞게 미세 조정할 수 있습니다. 학습이 필요하지 않습니다.

다음 데모 비디오를 시청하며 다양한 산업 분야에서 AI 및 드론 영상을 활용하여 복잡한 문제를 해결하는 방법을 알아보세요.

송전탑은 절연체를 사용하여 도체에서 대지로 전류가 누출되는 일을 방지합니다. 전력 회사는 안전과 효율성을 보장하기 위해 송배전 인프라를 정기적으로 검사합니다.

이 비디오에서는 Esri의 딥러닝 모델과 함께 드론 이미지를 활용하여 절연체를 감지하고 결함을 분류하는 방법을 보여줍니다. 이 모델은 절연체의 시각적 특징을 파악하여 복잡한 배경 속에서도 절연체를 정확하게 찾아 분류할 수 있으며, 원격 담당자를 신속하게 할당하여 이를 수정할 수 있습니다.

이 기술을 이용하면 대규모로 송전선을 자동으로 검사할 수 있으며, 인적 개입 없이 신속하게 검사할 수 있습니다. 이는 검사 시간과 비용을 절감할 뿐만 아니라 전기 인프라 유지관리의 안전 조치도 강화합니다.