Безпілотники – одні з найцінніших пристроїв для збору даних. Основне їхнє завдання: фіксація, зберігання і передача інформації. І оскільки департаменти інформаційних технологій розглядають можливість інтеграції великої кількості даних, зібраних безпілотниками, у бізнес-процеси підприємства, вони стикаються з новими вимогами з управління даними. Чим більше розвиваються технології дронів, тим більше питань виникає. Наприклад, чи дійсно безпілотники складуть конкуренцію сектору Big Data або чому вони представляють проблему для мережі IoT?

До недавнього часу комерційне використання безпілотників фокусувалося на точному зборі і візуалізації даних, а не на інтеграції в IT-процеси. Для дронів у всіх галузях давно розроблено безліч програм: в сільському господарстві, енергетиці, гірничодобувній промисловості, телекомунікаціях. Налагоджено зв’язок безпілотників з хмарними сховищами. Однак, велика частина цих додатків тільки створює і обслуговує карти, наприклад, карти розташування для управління і обслуговування інфраструктури компанії або її активів.

Як інтелектуальні сервіси Big Data, так і безпілотники можуть шукати, аналізувати, зберігати, передавати і візуалізувати інформацію, при цьому зберігаючи її конфіденційність. У наші дні можна спостерігати, як дрони ефективно замінюють статичні IoT-давачі: один пристрій, що знаходиться в русі і захоплює різні типи даних (емісійні гази, радіосигнали, геодезичні параметри і т.д.), здатне замінити цілу мережу об’єктів. Дійсно, є над чим замислитися.

Чи є дані, зібрані дронами, унікальними?

Цінність інформації, яка збирається безпілотником, незаперечна. Але її обробка пов’язана з низкою незручностей. Здебільшого дані, які збирають дрони – геопросторові (або географічні), також вони містять фото, відео, виконавчі файли і тому потрапляють у категорію «нестандартні дані IoT». Однак для того, щоб всю цю інформацію можна було застосувати у сфері інформаційних технологій, потрібно розпізнавання і перетворення зображень або відеозаписів. Велика частина інформації з дронів обробляється географічними інформаційними системами (ГІС). Вони, в основному, використовуються для складання карт і аналізу, а також об’єднують запит і статистичний аналіз з візуалізацією і географічним аналізом. ГІС в основному використовуються для складання карт і аналізу, і вони об’єднують спільні операції з базами даних, такі як запити і статистичний аналіз, з візуалізацією і географічним аналізом. Приклад ГІС – ArcGIS від розробника ESRI. Такі системи, як і їх обслуговування, не дешеві і іноді вимагають доопрацювання під конкретні завдання.

Які можуть виникнути проблеми?

При роботі з інформацією з безпілотників основна перешкода це конфіденційність даних. Наприклад, читання і використання аерофотознімків вимагає модернізації існуючої політики управління даними щодо допустимого місцезнаходження і правил експлуатації самого дрона. Адже безпілотник юридично є літальним апаратом і діє за певною інструкцією.

Перегляд політики конфіденційності можливий за такими напрямками:

  • надання доступу до оригінальної авіаційної системи і API;
  • безпека і надійність «ланцюжка» постачань (хмарне сховище, постачальник і т.д.);
  • традиційне управління основними відомостями (MDM) для усунення відмінностей в базових даних – місцезнаходження, типу активу та інше;
  • архів початкових кодів;
  • контроль доступу (хто, що і коли побачить?).

Найбільш актуальна проблема Big Data – це аналітика. Велика частина того, що користувач хотів би дізнатися із зображень і відеофайлів, не може бути залучена традиційним корпоративним постачальником великих даних. Для цього потрібно звернутися до сервісу ШІ, який спеціалізується на візуалізації інформації з дронів.

Методи отримання інформації – чому дрони краще

Чому дрони в найближчі десятиліття стануть прямими конкурентами big data? Через методів отримання інформації:

  • ортомозаіка (геометрично відкоригований аерофотознімок, використовуються для оцінки тимчасових змін, виявлення підозрілих об’єктів і т.д);
  • термографія (використовуються тепловізійні камери для виявлення випромінювання в довгохвильовому інфрачервоному діапазоні ЕМ-спектра. Будівельники або інженери обслуговування будівель можуть побачити на термографії теплові сигнатури, що вказують на витоки тепла в несправній теплоізоляції);
  • фотограмметрія (отримання метричних даних з фотографій. Досягається за рахунок поєднання зображень, коли один і той же об’єкт можна побачити з двох сторін. За допомогою фотограмметрії вимірюють відстань і обсяг, створюють «хмару точок» або тривимірні моделі ще не побудованого будинку).
    LiDAR, технологія надточного дистанційного зондування лазером, єдиний мінус – один лідар-файл може важити 1-2 терабайта;
  • відеофайли. Найпоширеніший і в той же час найскладніший тип даних, який отримують дрони. Всі записи зберігаються в стислому вигляді, щоб зменшити розмір файлу для зберігання. Відеофайл зазвичай складається з контейнера, що містить відеодані в форматі кодування і аудіодані в форматі аудіокодування (кодеки). Контейнер також містить параметри синхронізації і метадані, наприклад, інформацію про місцезнаходження і GPS в закодованому вигляді.

 

Читайте також:

Популярність Big Data зростає в усьому світі: результати дослідження NewVantage Partners

Як Big Data та AI можна використовувати для просування і оптимізації торгівлі

Автор: Марина Шост


Коментарi