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888集团娱乐:助力中国遥感科研生态系统建设

时间:2021/7/13 17:49:53   作者:   来源:   阅读:35   评论:0
内容摘要:目前,项目组与华为保持深度合作,构建了基于武汉人工智能计算中心“全栈国产AI系统”的遥感影像样本库(罗嘉集)和遥感影像专用框架(罗嘉网),提供技术支持,为自然资源监测、社会经济发展评估、灾害应急响应等重大科研任务搭建平台和应用支撑,助力中国遥感科研生态系统建设,促进中国遥感产业应用。作为遥感影像样本库,罗家集致力于构建...

目前,项目组与华为保持深度合作,构建了基于武汉人工智能计算中心“全栈国产AI系统”的遥感影像样本库(罗嘉集)和遥感影像专用框架(罗嘉网),提供技术支持,为自然资源监测、社会经济发展评估、灾害应急响应等重大科研任务搭建平台和应用支撑,助力中国遥感科研生态系统建设,促进中国遥感产业应用。


作为遥感影像样本库,罗家集致力于构建完整的遥感影像样本库,不断细化影像样本,实现模型演化。目前,项目组已完成了5个典型遥感任务的图像样本数据库的概念、逻辑和物理设计,拥有从区域到全球的500多万个样本。——基于国内自主研发的新兴人工智能计算框架MindSpore的遥感影像专用框架罗加网,与其他计算框架和深度学习网络框架兼容。具有高效开发和运行能力,可以嵌入遥感特征,可以处理“大幅面、多通道”遥感图像,通过深度神经网络与遥感知识地图推理的深度耦合,实现遥感特征的综合优化。同时,基于全栈国产人工智能系统的遥感影像样本库和专用框架,为我国智能遥感研究在信息数据安全和技术应用自主方面构筑了坚实的安全堡垒。这对提高我国遥感研究的竞争力具有重要意义。


从未来的工业应用来看,人工智能特别是深度学习方法在遥感目标与场景识别、信息提取、地物分类、变化检测、三维重建等方面取得了重要进展,但有些尚未达到实际水平。为了进一步解决人工智能方法遥感自动解译中存在的问题,需要继续扩大样本库,增加样本多样性和区域样本;另一方面,需要设计专门的遥感深度学习神经网络,将光谱信息和地学知识整合到网络框架中,从而有效解决自然地理要素和地物分类等问题。



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