语义分割（解读无人机眼中的世界）

当无人机与人工智能相结合，无论是在繁忙的施工现场、壮观的太阳能阵列上空，还是在一望无际的农场、鲨鱼出没的海滩，两者不断为人类管理者提供全新的视觉

我们项目部的小伙伴呢最近也为咱们计算机视觉技术的突破贡献了自己的一份力量－－新的标注项目【无人机区域语义分割】

刚好借着这个项目，我们一起走进无人机，解密无人车是如何看这个世界的～

如果说相机是无人车的眼睛，那语义分割就是无人车看到世界的方法。我们通过眼睛对眼前的每一个画面进行即时拍照，而无人车将每一个画面进行记录，并通过语义分割对图像进行解析～

一张图片存在计算机里只是一堆二进制的编码，但是语音分割可以让无人车理解图中的每一个像素代表的真实含义

说到这里可能有人还不是很理解语义分割到底是什么，为什么要进行语义分割

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趣味解读

无人车就像刚出生的小孩，需要不断地学习进化，才能了解这个世界。图像语义分割，将肉眼所见的世界翻译成无人车理解的语言，让无人车学习。通过不断地训练，最后无人车能准确了解每个符号或标志的意义。图像语义分割主要是以像素为单位，对画面中的内容进行标识，并分割为块状的区域

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专业解读

图像语义分割（Semantic Segmentation）是人工智能－计算机视觉领域的一个重要的分支，它结合了图像分类、目标检测和图像分割等技术，针对图像进行像素级的分类

由于在显示世界中视野内的大多数像素是与周围与自己同属一类的像素相临的，所以语义分割的结果就变成了带有一定语义信息的色块。不仅如此，语义分割技术可以识别出每个色块的语义类别，并给每个像素都标注上其对应的标签，从而实现了从底层到高层的语义推理过程，最终得到一张具有各个像素语义标注信息的分割图像。如下图所示，计算机将“天空”“路面”“高楼”分别标记了不同的颜色

图像语义分割的意义远不只是吸引你的眼球，它的应用非常广泛，常用于自动驾驶、医疗影像、人像分割、工业缺陷检测等领域

众所周知，在人工智能领域，算法模型的效果主要取决于投喂数据的质量，无人机领域也是如此。为了赋予无人机处理更加复杂场景的能力，前期投喂的数据就要做到海量、精细化、场景化、真实化，而这些数据则全部来源于数据标注

未来，随着数据标注及计算机视觉技术的发展，无人机应的应用领域也将不会局限于此，间接工会创造更多的可能