人工智能机器人公司利用深度学习轻松实现无人机图像目标检测，通过无人机来检测房屋建筑施工进程。我们都知道在人工智能的浪潮下，图像识别、计算机视觉得到高速发展，通常我们熟知的无人机只是用来进行航拍，那除了航拍它还能做些什么呢？人工智能+无人机又会产生什么火花呢？
无人机一般适合一些复杂的环境大到救灾，勘测地形，小到航拍，适用于很多行业。2018年9月份，世界海关组织协调制度委员会（HSC）第62次会议决定，将无人机归类为“会飞的照相机，这就赋予无人机一个重要角色——拍照。现在无人机不仅仅只会拍照，基于计算机视觉和人工智能无人机可以通过拍摄目标而精准识别目标物名称以及跟踪，这就是无人机的目标检测技术。
目标检测需要定位出物体的位置并识别出物体的类别。目前通用目标检测以R-CNN、Faster-RCNN、R-FCN、R-FCN-3000框架为主。该系列框架核心思想在于在图像上选出候选框，并且通过CNN(卷积神经网络)进行学习。R-CNN框架在VOC2007数据集测试中取得了58.5％的平均精确度均值(mean Average Precision，mAP)，Faster-RCNN框架在VOC2007上mAP能达到73％，利用NVIDIA Tesla K40GPU速度可以达到5fps(画面每秒传输帧数，Frame Per Second)，深度学习的目标检测识别方法成为当前算法主流。
目标检测对于人类来说并不困难，通过对图片中不同颜色模块的感知很容易定位并分类出其中目标物体，但对于计算机来说，面对的是RGB像素矩阵，很难从图像中直接得到狗和猫这样的抽象概念并定位其位置，再加上有时候多个物体和杂乱的背景混杂在一起，目标检测更加困难。但这难不倒科学家们，在传统视觉领域，目标检测就是一个非常热门的研究方向，一些特定目标的检测，比如人脸检测和行人检测已经有非常成熟的技术了。得益于深度学习，主要是卷积神经网络和候选区域的算法，从2014年开始，目标检测已经取得了很大的突破。
归功于无人机目标检测，它不仅应用于军事、救灾还有生活中。精准识别定位目标物，节省了更多的人力及时间，面对严峻的环境无人机代替人工实现高空作业，成为人类的第三只眼睛。未来人工智能将赋予更多产业实现智能化，多元化。
