NVIDIA初创加速计划会员Trefos正在帮助林业管理员们观测木材本身
内容提要：nvidia初创加速计划会员trefos正在帮助林业管理员们观测木材本身。人工智能不仅可以极大地扩充森林管理员能够收集的数据量，与传统的森林监测相比，结果输出速度也有所提升。
人工智能初创公司trefos正在帮助森林管理员看到树木内部的木材本身。
这家总部位于费城的公司通过装有定制雷达和摄像头的无人机，收集高分辨率的3d森林地图数据。这些指标可以帮助政府机构和林产工业估计森林面积的木材量和生物量、以及树木中的碳储存量。
这些前所未有的细节信息将在许多情景下帮助林业工作者做出更明智的决策，比如评估控制燃烧的必要性以清除生物质并减少山火发生风险。
trefos是nvidia 初创加速计划的成员。公司创始人兼首席执行官steven chen说：“森林通常分布非常密集且布局重复。我们可以借助深度学习算法来检测树木，并进一步将它们与周围的树枝和藤蔓分隔开来，作为地标使用。”
nvidia初创加速计划是一个虚拟加速器项目，专为初创企业提供市场宣传、专业知识和技术支持。
这一深度学习算法经nvidia gpu训练后，从相机图像和激光雷达点云中检测树木。人工智能不仅可以极大地扩充森林管理员能够收集的数据量，与传统的森林监测相比，结果输出速度也有所提升。传统的森林监测过程中，科学家在森林中徒步行走并记录感兴趣的指标，比如树干的宽度。
“这是一个极其耗时的过程，科学家们经常要拿着卷尺穿过茂密的森林，” steven chen说，“调查100英亩（约607亩）土地至少需要一天的时间，测量的树木占比还不到2%。”
而通过安装在无人机上的激光雷达和摄像头传感器收集数据，只需要30分钟就可以穿过同样面积的土地并兼顾每棵树。
将人工智能应用到树上
steven chen的职业生涯始于金融领域，当时他是一名农业期权交易员。“这段经历让我看到了获取森林库存数据的重要性。”他说。
因此，当他在宾夕法尼亚大学攻读机器人博士学位时，他开始研究如何利用机器人技术和机器学习来更好地了解世界各地森林的布局和特征。trefos的许多研究都源于steven在维贾伊库马尔实验室的工作经历。
维贾伊库马尔实验室是宾夕法尼亚大学的一个机器人研究小组。
trefos的定制无人机可以在人造森林和天然森林中自主飞行。steven chen和他的团队正在与新泽西州林业局合作，trefos的无人机因此获准飞越州森林，并为林业工作者提供有价值的各种度量的指标。
该公司收集并标记了所有自用训练数据以确保质量，并维护对标记物的控制。例如，算法应该将一棵树及其分支分为两个单独的元素还是视为一个元素。
一些在边缘完成的操作帮助无人机在森林中自主飞行。不过，为绘制地图而收集的数据是在nvidia硬件上离线处理的，包括桌面系统上的titan gpu和rtx gpu，以及用于更繁重的计算工作的nvidia dgx工作站和dgx-1服务器。
它的ai算法通过tensorflow深度学习框架开发。目前，无人机平台可以捕捉100万像素分辨率的图像，而trefos正在为其部署的产品寻找4k高清摄像头。
steven chen的trefos创立不到两年，就已经获得美国国家科学基金会(national science foundation)小企业创新研究项目(small business innovation research program)的资助，目前正在美国各地的森林进行试点测试。
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这家总部位于费城的公司通过装有定制雷达和摄像头的无人机，收集高分辨率的3d森林地图数据。这些指标可以帮助政府机构和林产工业估计森林面积的木材量和生物量、以及树木中的碳储存量。
这些前所未有的细节信息将在许多情景下帮助林业工作者做出更明智的决策，比如评估控制燃烧的必要性以清除生物质并减少山火发生风险。
trefos是nvidia 初创加速计划的成员。公司创始人兼首席执行官steven chen说：“森林通常分布非常密集且布局重复。我们可以借助深度学习算法来检测树木，并进一步将它们与周围的树枝和藤蔓分隔开来，作为地标使用。”
nvidia初创加速计划是一个虚拟加速器项目，专为初创企业提供市场宣传、专业知识和技术支持。
这一深度学习算法经nvidia gpu训练后，从相机图像和激光雷达点云中检测树木。人工智能不仅可以极大地扩充森林管理员能够收集的数据量，与传统的森林监测相比，结果输出速度也有所提升。传统的森林监测过程中，科学家在森林中徒步行走并记录感兴趣的指标，比如树干的宽度。
“这是一个极其耗时的过程，科学家们经常要拿着卷尺穿过茂密的森林，” steven chen说，“调查100英亩（约607亩）土地至少需要一天的时间，测量的树木占比还不到2%。”
而通过安装在无人机上的激光雷达和摄像头传感器收集数据，只需要30分钟就可以穿过同样面积的土地并兼顾每棵树。
将人工智能应用到树上
steven chen的职业生涯始于金融领域，当时他是一名农业期权交易员。“这段经历让我看到了获取森林库存数据的重要性。”他说。
因此，当他在宾夕法尼亚大学攻读机器人博士学位时，他开始研究如何利用机器人技术和机器学习来更好地了解世界各地森林的布局和特征。trefos的许多研究都源于steven在维贾伊库马尔实验室的工作经历。
维贾伊库马尔实验室是宾夕法尼亚大学的一个机器人研究小组。
trefos的定制无人机可以在人造森林和天然森林中自主飞行。steven chen和他的团队正在与新泽西州林业局合作，trefos的无人机因此获准飞越州森林，并为林业工作者提供有价值的各种度量的指标。
该公司收集并标记了所有自用训练数据以确保质量，并维护对标记物的控制。例如，算法应该将一棵树及其分支分为两个单独的元素还是视为一个元素。
一些在边缘完成的操作帮助无人机在森林中自主飞行。不过，为绘制地图而收集的数据是在nvidia硬件上离线处理的，包括桌面系统上的titan gpu和rtx gpu，以及用于更繁重的计算工作的nvidia dgx工作站和dgx-1服务器。
它的ai算法通过tensorflow深度学习框架开发。目前，无人机平台可以捕捉100万像素分辨率的图像，而trefos正在为其部署的产品寻找4k高清摄像头。
steven chen的trefos创立不到两年，就已经获得美国国家科学基金会(national science foundation)小企业创新研究项目(small business innovation research program)的资助，目前正在美国各地的森林进行试点测试。
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