Беспилотники – одни из самых ценных устройств для сбора данных. Основная их задача: фиксация, хранение и передача информации. И поскольку департаменты информационных технологий рассматривают возможность интеграции большого количества сведений, собираемых беспилотниками, в бизнес-процессы предприятия, они сталкиваются с новыми требованиями по управлению данными. Чем больше развиваются технологии дронов, тем больше вопросов возникает. Например, действительно ли беспилотники составят конкуренцию сектору Big Data или почему они представляют проблему для сети IoT?

До недавнего времени коммерческое использование беспилотников фокусировалось на точном сборе и визуализации данных, а не на интеграции в IT-процессы. Для дронов во всех отраслях давно разработано множество приложений: в сельском хозяйстве, энергетике, горнодобывающей промышленности, телекоммуникациях. Налажена связь беспилотников с облачными хранилищами. Однако, большая часть этих приложений только создает и обслуживает карты, например, карты местоположения для управления и обслуживания инфраструктуры компании или её активов.

Как интеллектуальные сервисы Big Data, так и беспилотники могут искать, анализировать, хранить, передавать и визуализировать информацию, при этом сохраняя её конфиденциальность. В наши дни можно наблюдать, как дроны эффективно заменяют статические IoT-датчики: одно устройство, находящееся в движении и захватывающее различные типы данных (эмиссионные газы, радиосигналы, геодезические параметры и т.д.), способно заменить целую сеть объектов. Действительно, есть над чем задуматься.

Являются ли данные, собранные дронами, уникальными?

Ценность информации, собираемой беспилотником, неоспорима. Но её обработка сопряжена с рядом неудобств. По большей части данные, которые собирают дроны – геопространственные (или географические), также они содержат фото, видео, двоичные файлы и потому попадают в категорию «нестандартные данные IoT». Однако для того, чтобы всю эту информацию можно было применить в сфере информационных технологий, требуется распознавание и преобразование изображений или видеозаписей. Большая часть информации с дронов обрабатывается географическими информационными системами (ГИС). Они, в основном, используются для составления карт и анализа, а также объединяют запрос и статистический анализ с визуализацией и географическим анализом. ГИС в основном используются для составления карт и анализа, и они объединяют общие операции с базами данных, такие как запросы и статистический анализ, с визуализацией и географическим анализом. Пример ГИС – ArcGIS от разработчика ESRI. Такие системы, как и их обслуживание, не дешевые и иногда требуют доработки под конкретные задачи.

Какие могут возникнуть проблемы?

При работе с информацией с беспилотников основная помеха это конфиденциальность данных. Например, чтение и использование аэрофотоснимков требует модернизации существующей политики управления данными в отношении допустимого местонахождения и правил эксплуатации самого дрона. Ведь беспилотник юридически является летательным аппаратом и действует по определенной инструкции.

Пересмотр политики конфиденциальности возможен по таким направлениям:

  • доступ к исходной авиационной системе и API;
  • безопасность и надежность «цепочки» поставок (облачное хранилище, поставщик и т.д.);
  • традиционное управление основными сведениями(MDM) для устранения различий в базовых данных – местоположении, типу актива и прочее;
  • архив исходников;
  • контроль доступа (кто, что и когда увидит?).

Наиболее актуальная проблема Big Data – это аналитика. Большая часть того, что пользователь хотел бы узнать из изображений и видеофайлов не может быть извлечена традиционным корпоративным поставщиком больших данных. Для этого нужно обратиться к сервису ИИ, который специализируется на визуализации информации с дронов.

Методы получения информации – почему дроны лучше
Почему дроны в ближайшие десятилетия станут прямыми конкурентами big data? Из-за методов получения информации:

  • ортомозаика (геометрически откорректированный аэрофотоснимок, используются для оценки временных изменений, обнаружения подозрительных объектов и т.д);
  • термография (используются тепловизионные камеры для обнаружения излучения в длинноволновом инфракрасном диапазоне ЭМ-спектра. Строители или инженеры обслуживания зданий могут увидеть на термографии тепловые сигнатуры, указывающие на утечки тепла в неисправной теплоизоляции);
  • фотограмметри (получение метрических данных с фотографий. Достигается за счет совмещения изображений, когда один и тот же объект можно увидеть с двух сторон. С помощью фотограмметрии измеряют расстояние и объем, создают «облако точек» или трехмерные модели еще не построенного здания).
    LiDAR, технология сверхточного дистанционного зондирования лазером, единственный минус – один лидар-файл может весить 1-2 терабайта;
  • видеофайлы. Самый распространенный и в то же время самый сложный тип данных, получаемый дронами. Все записи хранятся в сжатом виде, чтобы уменьшить размер файла для хранения. Видеофайл обычно состоит из контейнера, содержащего видеоданные в формате кодирования и аудиоданными в формате аудиокодирования (кодеками). Контейнер также содержит параметры синхронизации и метаданные, например, информацию о местоположении и GPS в закодированном виде.

Автор: Марина Шост


Читайте также:

Популярность Big Data растет во всем мире: результаты исследования NewVantage Partners

Как Big Data и AI можно использовать для продвижения и оптимизации торговли

Комментарии