目前，无人机控制系统的自动化已经解决了飞行自动控制的问题，但是还没有解决智能自主控制的问题。无人机产业化和全域化发展应用，必须依托人工智能技术的进步。在2006年后，开云体育 开云官网人工智能技术领域出现了爆发式的发展，在搜索技术、开云体育 kaiyun.com 官网入口数据挖掘、机器翻译、自然语言处理、多媒体学习、语音等相关领域都取得了丰硕的成果。无人机系统的智能化主要体现在单机飞行智能化、多机协同智能化和任务自主智能化三个层面。

　　鑫疆基业的无人机智能库房利用RFID智能感知技术实现对于无人机管理现场的规范化管理，通过本项目建设，使用以RFID、可视化视频监控为代表的物联网技术，对存放的物资进行非接触式的自动识别，开云体育 开云官网自动记录物资入库、存储、盘点、出库各环节的物流信息，提高存储信息自动化水平，全面实现仓库领料无人智能化、物资入库智能化、物资盘点自动化。

　　鑫疆基业的无人机电池智能充电柜可通过智能库房管理系统查看所有电池当前充电柜内部存放的电池数量、开云体育 开云平台电池状态信息（充电中、充电完成、存储中、通信连接失败等）、当前电量信息、电池温度、电池SN码、电池充电次数、电池使用次数、电池使用历史、电池寿命、损坏电池数量、正在使用电池数量、可用电池数量等信息。

　　随着无人机系统的快速增长，无人机系统扮演角色的扩展，以及有人机系统和无人机系统的同步操作，对使用者造成了巨大的人力资源负担。正如美参谋长联席会议副主席詹姆斯·卡特赖特上将所说：“如今，无人机操作手坐在那里，连续几个小时盯着死亡电视，试图寻找目标或看到某些东西在动或做某些事情，以确定它是一个目标，这是人力资源的浪费，这是低效的！”。因此，如何在有限的人力资源条件下，寻求方法来提高操作效能是无人机系统使用者要努力解决的问题。提高处理能力和信息存储能力，尤其是机上预处理能力，这是有可能改变无人机系统运作方式的一种解决途径。自主技术减少了人在操作系统中的工作量，优化了人在系统中的作用，使人的决策集中在最需要的地方。因此，任务自主智能的发展包括了以下几种关键技术的发展和应用。

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　　模式识别是指对表征事物或现象的各种形式的信息（语音、文字和图像等）进行处理和分析，以对事物或现象进行描述、辨认、分类和解释的过程。开云体育 kaiyun.com 官网入口模式识别是人类的一项基本技能，以人类识别苹果这一简单问题为例。人类大脑都可以直接抽象出“苹果”的特征，无论是一个完整的苹果，切开一部分的苹果，还是切碎的苹果，人类都可以根据特征，迅速地做出正确的判断。如何将人脑判定“苹果”的思维模式转化为计算机可执行的可靠算法，是模式识别技术的终极目标。

　　以卷积神经网络、循环神经网络、递归神经网络、开云体育 kaiyun.com 官网入口长短时记忆神经网络及其训练算法等为代表的深度学习技术突飞猛进，在各种领域得到了初步应用。2015年，微软的ResNet系统夺得了Image Net图像识别大赛的冠军，这是一个152层的深度神经网络，目标错误率低至3.57%，已经低于人类的6%的错误率。这些成果的取得是依靠高速计算平台、大数据，经过长时间训练学习得到的，在一些固定领域有应用前景。但更需要关注与人类认知过程类似的少数据、计算能力有限条件下实现的人工神经网络及其训练算法，提高人工神经网络的适应能力，拓展应用范围。

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　　专家系统是一个智能计算机程序，内部包含有大量的某个领域专家水平的知识与经验，在某一专门领域解决需要专业人才才能求解的复杂问题。它利用一个或多个专家提供的经验和知识进行推理和判断，模拟人类解决问题的决策过程。图1是典型的专家系统模型结构。

　　总之，在技术的实践和发展历程中，单机飞行智能化是基础，开云体育 开云官网多机协同智能化是途径，任务自主智能化是发展目标。无人机发展越来越快，应用越来越广，在人工智能技术的推动下，将更加深入地改变世界。开云体育 开云平台

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