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蛋酱作者

与洪水「赛跑」:一群大学生的AI救援行动

来自湖南大学的这支队伍基于昇腾 AI 基础软硬件平台,打造出了「MobiUS 昇腾芯:应急救援移动无人机基站边缘智能系统」,在中国国际「互联网 +」大学生创新创业大赛总决赛中一举摘得产业赛道银奖。

「郑州暴雨已致近 300 人遇难,倒塌房屋 1.80 万户 5.76 万间,农作物受灾面积 1048.5 千公顷……」

「山西大部分地区出现极端强降水天气,引发山洪和地质灾害,急需救援物资,请求支援……」

自 2021 年入夏以来,河南、山西等多地的灾情信息成为了全国的关注焦点。水库溃坝、大批铁路停运、航班取消,洪水灾害造成了重大人员伤亡和财产损失,也严重影响了人民群众正常的生产生活秩序。

7 月 21 日,中央对防汛救灾工作作出重要指示:要始终把保障人民群众生命财产安全放在第一位,抓细抓实各项防汛救灾措施。

一方有难,八方支援。企业和群众捐献的物资源源不断地被送到救灾一线,有关灾情的每一条动态,都牵动着全国人民的心。

同样想要献出一份力量的,还包括十几位来自湖南大学的年轻学子。减轻自然灾害风险是实现有效防灾减灾的关键,面对国家重大需求,他们陷入了深深的思索,并决定用自己的技术知识做一些有意义的事。

「万里挑一」的比赛

10 月 15 日,第七届中国国际「互联网 +」大学生创新创业大赛总决赛拉开帷幕。本届大赛首次增设产业命题赛道,该赛道决赛也在 10 月 15 日同步进行。

作为产业赛道的参与企业之一,华为设置了鲲鹏、昇腾 AI 等多个命题。经过此前为期 3 个月的逐层评选,产业命题赛道 10466 支报名队伍中的 50 支参赛队伍杀入了决赛。20:1 的晋级难度,意味着通过考验的队伍都拥有最顶尖的实力。

在最终的 50 支决赛队伍中,就有 13 支来自华为华为也是本次产业命题赛道入围决赛最多的企业。这 13 支入围队伍打造出的作品涵盖了以鲲鹏、昇腾等为主的五大细分领域。

湖南大学团队参赛现场照

来自湖南大学的莫比乌斯岳麓战队基于昇腾 AI 基础软硬件平台打造出了「MobiUS 昇腾芯:应急救援移动无人机基站边缘智能系统」,并在总决赛中一举摘得产业赛道银奖。

让 AI 技术用在社会需要的地方

莫比乌斯岳麓战队主要依托湖南大学机器人学院开展研究与设计,机器人学院成立于 2016 年 4 月,是国内最早成立专门从事「智能机器人 +」前沿交叉学科创新人才培养的学院之一。在战队老师们的指导下,大家瞄准湖南大学机器人视觉感知与控制技术国家工程实验室、视觉感知人工智能湖南省重点实验室的智能无人机技术开展学习与研究,并思考如何将这些最新技术应用到社会最需要的地方。

队长王子安表示,团队之所以选择了与灾情感知相关的赛题,与成员们的校园经历也有一定关系。

湖南大学坐落于岳麓山脚下、湘江之畔,洞庭湖「接纳四水,吞吐长江」,是长江中下游重要的调蓄湖泊。又受到流域内降雨偏多的影响,种种因素都导致了湖南地区洪水灾害多发。

时间回到 2020 年,从 5 月份进入汛期之后,湖南省遭遇了连绵不断的局部暴雨,十几个市州的数百万人受灾,防汛救灾形势十分严峻……

这似乎已经成为了十几位湖南大学学子的共同记忆,也让他们更加关切各地洪水灾情的发展,主动去思考可能的解决方案。

战队聚集了来自湖南大学十几个学院的同学,除了机器人学院之外,还包括信息学院、电气学院、机械学院、设计学院、工商管理学院等。从本科生到博士生,总共几十位同学参与了方案的设计搭建,每个人都携带着自己所擅长的领域知识,信心满满地加入战队。

尽管应急救援原本不是成员们熟悉的领域,伴随着一起讨论、调研、互相鼓励,他们在这个过程加深了对 AI 技术在灾情感知与救援方面价值的认知。

他们收集了往年东洞庭湖区域的洪涝受灾情况数据,经过分析发现,灾情遥感解译工作普遍存在着实时数据体量大、异构信息融合难、人工判读效率低、地物识别精度差等挑战,无法精准且及时应对复杂多变的灾情场景。

灾情面前,时间就意味着生命。队员们希望开发一套边缘智能方案搭载于大型无人机上,借助不同传感形式的摄像头获取到的数据,对灾区情况进行更快、更准的智能化感知。这有利于后续的应急救援方案的制定们,也能帮助制定更精确、更优化的救援路径。

尽管大型无人机已应用于应急救援场景中,但其所能达到的机载智能化、空地协同化程度尚未符合实际复杂灾情场景需求。面向应急救援的工业级无人机市场仍存在着可观的市场空间和发展前景,但目前缺乏面向国家重大需求的软硬件协同设计产品。

带着这份社会责任感,团队决定完成从 0.5 到 1 的突破,让 AI 技术用在社会需要的地方,发挥更多的产业应用价值。

不过需要深思熟虑的问题仍有很多:比如,用于救援的大型无人机传感器数据量多、吞吐要求高,能够搭载比较复杂的人工智能应用,但这对电池续航时间的要求也更高,对整体系统设计也提出了更精细的要求。

基于这些因素的考虑,他们选择了昇腾 MindX SDK AI 应用开发套件。

理论知识与产业经验的碰撞

队长王子安回忆说,在多源融合感知、多模态数据处理等具体技术上,团队已经有了比较多的经验基础,其实比较难的地方在于硬件的调试工作。

华为昇腾 AI 软硬件平台,打造了一条昇腾系列处理器、系列硬件、CANN(Compute Architecture for Neural Networks,异构计算架构)、AI 计算框架昇思 MindSpore、应用使能 MindX、开发工具链、管理运维工具、行业应用及服务等全栈,为开发者们提供了强大、齐全的开发工具,让开发过程做到尽可能简单、高效。

硬件模块完全是团队自己设计的,在这个过程中,昇腾 AI 基础硬件平台为他们提供了很关键的帮助。昇腾的 Atlas 200 AI 加速模块集成了昇腾 310 AI 处理器,并且拥有多级算力配置,支持 22TOPS、16TOPS、8TOPS 三级算力,半张信用卡大小即可提供 22 TOPS INT8 算力。而它的典型功耗仅有 5.5W,非常适合在大型无人机这种边缘设备上部署 AI 应用。

模型训练使用昇思 MindSpore AI 框架,MindSpore 最佳匹配昇腾,简单易用,在模型的构建、训练和测试环节都十分顺畅且运行高效,特别是自动并行和动静态切换功能也均很好的提高了整体开发效率。
 


整套产品的设计初衷是聚焦无人机应急救援等场景,通过设计高性能的算法和硬件系统来满足灾情感知管理的实时性、准确性和高效性,并实现无人机基站的智能化管理。

经过深度讨论,团队最终决定采取软硬件协同设计模式,软件层面按照硬件配置来进行算法撰写,硬件层面也面向软件来进行开发,二者是一种融合关系,这大大减少了常见的开发成本。

好在解决了硬件问题之后,软件层面的技术挑战似乎并不多。
 


在团队内几位博士生的技术支持下,模型轻量化工作也顺利地完成了,并完成了部署。其中一些算法工作来自团队成员此前的研究成果,但这一次实现了更明显的效果提升。

经过不断地训练、优化,结合 CANN 提供的模型精度和性能调优能力,团队将广域目标检测算法的检测精度提到了 81.5%,比原有算法提升了 4%;HSF-Net 算法在舰船目标检测上达到了 89.3%, 目标检测精度提升了 5.3%。

基于算法的效果,但怎么将算法部署在硬件上是下一个难题。经过一番深思熟虑之后,团队选择使用 MindX SDK 开发者套件进行算法部署。MindX SDK 是基于昇腾 AI 处理器的各类 AI 应用场景的开发者套件(SDK),可提供极简易用的 API,提升 AI 应用的开发效率。凝聚行业 Know-How,mxVision 昇腾视觉 SDK 适用于智能视频分析场景。最终,团队选择了 mxVision 进行算法的部署,只需要从插件库中选取相关插件,进行简单流程编排,整个部署过程便完成了。

他们在收集的洞庭湖数据上进行了地物分类的测验。系统可直接判断出河流位置,判断哪里受灾比较严重,有一些原本是农田的区域,现在可能已经被洪水淹没。

「团队最满意的部分就是方案在地物分类上的表现。因为实验室之前在这一块的研究基础是比较好的,这次做出来的效果也非常不错。」王子安表示。

王子安还提到,在灾情救援场景中,很可能会出现多源融合感知的需求。比如一位受灾群众夜间被困在周围是洪水的屋顶上,光凭可见光是不足以判断此人存在的,所以要借助热红外感知功能去进行检测。这种信息就需要不同模态的数据进行互补,以实现对灾区情况更全面的实时感知

最有力的支持

在大赛的筹备过程中,华为也为参赛团队提供了非常多的产业经验支持,如昇腾 AI 基础软硬件平台算力资源、赛事培训和关键任务深度指导,帮助参赛队伍进一步提升知识和技能,针对性提高团队能力。

近年来,湖南大学也开设了一些人工智能相关的课程。在「智能基座产教融合协同育人项目」的推动下,华为也在将昇腾 AI 技术知识融入到学校的计算机、人工智能等三十多门课程之中。团队成员表示,从个人发展的角度来看,现在的课程与企业相结合,能让理论课程的针对性和实践性更强,根据业界的实际产品和技术来培养具备某方面特长的学生。

在 MobiUS 昇腾芯获得了本届「互联网 +」产业赛道的银奖之后,团队也打算着手将这个技术方案进行商业化落地的探索,与华为进行更深度的合作。展望未来,应用场景或许也不限于此,比如可以拓展到电力巡检等需求更广阔的领域市场,用人工智能技术产品替代原始的、危险性的人工劳动。

目前,该产品已被推荐申请华为「昇腾万里」解决方案 ISV 技术认证,完成后即可与华为建立伙伴关系。此外,团队还可以通过双创孵化的方式与华为进一步建立技术研发和产业拓展的联系。

一直以来,昇腾计算产业致力于将 AI 新技术的红利带到世界的每个角落,让人人充分享受 AI 带来的美好。在 AI 治理上,华为与生态、商业伙伴共同倡导向善、包容、普惠和负责任的 AI, 为人类社会发展带来价值。目前,昇腾计算产业生态已在医疗、运营商、能源、交通、互联网、政府、制造等多个领域落地,昇腾社区(hiascend.com)注册开发者已达 40 万,同时联合 200 + 高校研究团队,全力推进 AI 科研进步。

团队成员马浩楠是一名大三本科生,这也是他首次参加「互联网 +」大赛,并在这个过程中感到收获颇丰:「我更深切体会到,可以用自己手中的技术去真正服务于人民,做一些有意义的事情。并不是说闷在实验室里,埋头写算法或者是发论文,我们确实是可以做些事情,让技术知识变得更有意义一些。」

相信在不久的将来,MobiUS 昇腾芯能够真正走到祖国和人民最需要的地方,继续发光发热。而这些正值青春年华的莘莘学子,也能够昇腾 AI 平台的支持下,将自己最美的技术梦想化为现实。
产业湖南大学物理与微电子科学学院教授刘渊团队无人机华为昇腾
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感知技术

知觉或感知是外界刺激作用于感官时,脑对外界的整体的看法和理解,为我们对外界的感官信息进行组织和解释。在认知科学中,也可看作一组程序,包括获取信息、理解信息、筛选信息、组织信息。与感觉不同,知觉反映的是由对象的各样属性及关系构成的整体。

人工智能技术

在学术研究领域,人工智能通常指能够感知周围环境并采取行动以实现最优的可能结果的智能体(intelligent agent)

遥感技术

遥感(remote sensing)是指非接触的、远距离的探测技术。一般指运用传感器/遥感器探测物体的电磁波辐射、反射特性。遥感通过遥感器这类对电磁波敏感的仪器,在远离目标和非接触目标物体条件下探测目标。

无人机技术

无人机(Uncrewed vehicle、Unmanned vehicle、Drone)或称无人载具是一种无搭载人员的载具。通常使用遥控、导引或自动驾驶来控制。可在科学研究、军事、休闲娱乐用途上使用。

目标检测技术

一般目标检测(generic object detection)的目标是根据大量预定义的类别在自然图像中确定目标实例的位置,这是计算机视觉领域最基本和最有挑战性的问题之一。近些年兴起的深度学习技术是一种可从数据中直接学习特征表示的强大方法,并已经为一般目标检测领域带来了显著的突破性进展。

量化技术

深度学习中的量化是指,用低位宽数字的神经网络近似使用了浮点数的神经网络的过程。

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