建筑公司现在可以获得整个项目的航空图像，并将该图像映射到其项目列出的已完成任务、正在进行或等待的任务。 不再需要经常亲自前往现场进行实际检查。
“你可以利用人工智能将高分辨率航拍图像转变为强大的项目管理工具，适用于建筑、保险和政府机构等多种行业，”提供航拍图像的 Nearmap 北美区总经理托尼·阿格雷斯塔 (Tony Agresta) 说道。 和地理空间数据。 “使用人工智能，这些组织可以虚拟地检查、测量和分析数百个位置信息，例如地产界线、地产上的灌木丛、屋顶和建筑尺寸、动物可以重新安置的区域的植被等等。 观看视角可以旋转、倾斜和改变，以便从任何角度观看图像。”
与过去的实践相比，这是一个巨大的进步，当时组织所依赖的航空图像通常已经过时，缺乏数据和上下文，并且难以与其他软件集成。
如今，系统可以捕获和处理航空图像。 公司可以使用软件来自定义标签图像。 他们可以采用机器学习模型架构、数据处理和工具来提取数据并与数据交互。
“对于每次进行的航空测量，人工智能系统都会运行以检测数十个物体，”阿格雷斯塔说。 “通过利用人类专家标签来训练模型，机器学习模型可以模仿人类识别图像特征的能力。”
Agresta 指出了澳大利亚红十字会如何在 2019-2022 年丛林大火期间使用先进的视觉图像和人工智能来核实援助申请。
阿格雷斯塔说：“澳大利亚红十字会最初向受灾最严重的人提供高达 70,000 美元的赠款，并正在寻找一种方法来简化向有需要的人分配资金的方式。” “通过使用人工智能辅助的视觉图像，澳大利亚红十字会能够获取火灾发生后几天内拍摄的高分辨率航空图像，以直观地评估[灌木丛火灾]造成的损害是否是援助申请不完整的一个因素 它已经收到了。 这为他们提供了保持拨款顺利进行所需的信息。”
现在，系统更频繁地更新这些图像，使图像保持最新状态，从而增强了利用航空图像和软件解决现实世界问题的能力。 航空影像系统还附带 API（应用程序编程接口），使它们能够与各种系统和应用程序一起使用。
对于那些希望节省时间和金钱的人来说，航空图像是一个很好的选择，因为它可以虚拟地进行现场访问和检查，”Agresta 说。 “但是，如果您希望根据航空图像做出更多决策，则需要考虑一些关键因素，例如确保您选择的航空图像提供商能够为您提供项目所需的见解和信息。”
您需要向任何航拍图像提供商核实的重要一点是深度和高度测量或特定细节识别的准确性，因为人工智能对数据的操作效果取决于其所处理的数据的质量。
此外，您还应该检查您在内部或云端运行的系统与您想要与它们一起使用的航空图像之间的兼容性。
“还有另外一个考虑因素，”阿格雷斯塔说。 “你应该始终将当前图像与历史图像进行比较，以确保在季节性变化或气候变化方面没有任何意外忽略的情况。”
