人工智能遙感解譯介紹

SenseRemote商湯人工智能遙感解譯介紹人工智能遙感解譯介紹全文共24頁，當(dāng)前為第1頁。深度學(xué)習(xí)三大核心要素海量數(shù)據(jù)超級計(jì)算

學(xué)習(xí)算法人工智能遙感解譯介紹全文共24頁，當(dāng)前為第2頁。AI在商湯：GPU硬件超算集群8000塊GPU計(jì)算卡，10個(gè)GPU集群，最大規(guī)模連接800塊GPU人工智能遙感解譯介紹全文共24頁，當(dāng)前為第3頁。Berkeley

出品對單機(jī)多GPU的有限支持不支持分布式訓(xùn)練Facebook

出品對分布式訓(xùn)練的支持比較弱非常靈活，但是以寫底層代碼為代價(jià)，生產(chǎn)力低Google

出品支持單機(jī)多GPU和分布式訓(xùn)練顯存使用過高，性能欠佳商湯科技出品支持超深網(wǎng)絡(luò)超大數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)及復(fù)雜關(guān)聯(lián)應(yīng)用使用開源平臺(tái)將受制于人自建平臺(tái)是實(shí)現(xiàn)算法領(lǐng)先的基礎(chǔ)開源平臺(tái)商湯自建平臺(tái)不支持大數(shù)據(jù)量的分布式訓(xùn)練可支持分布式訓(xùn)練，高速低損不提供最新算法迭代成果支持更復(fù)雜建模，高度伸縮性？？？ 計(jì)算效率低、效果不理想 ？ 技術(shù)發(fā)展受制，IP問題等AI在商湯：自建原創(chuàng)深度學(xué)習(xí)平臺(tái)Parrots人工智能遙感解譯介紹全文共24頁，當(dāng)前為第4頁?；赩OC、COCO、ImageNet等數(shù)據(jù)集上直接finetune的VGG、GoogLeNet、ResNet等結(jié)構(gòu)網(wǎng)絡(luò)并不能很好的適用于遙感數(shù)據(jù)處理。不能直接支持遙感多波段、高光譜數(shù)據(jù)形式；不能直接支持遙感數(shù)據(jù)尺寸大的處理特點(diǎn)；精度差，不能直接滿足遙感數(shù)據(jù)解譯特點(diǎn)；訓(xùn)練耗時(shí)長；處理速度慢；遙感影像解譯的特殊性人工智能遙感解譯介紹全文共24頁，當(dāng)前為第5頁。數(shù)據(jù)普適設(shè)計(jì)適用于8bit、16bit

全色、RGB、多光譜、高光譜多種數(shù)據(jù)普適模型遙感專用設(shè)計(jì)多種場景專用模型，比如道路、河流類線狀地物；云雪類易混淆面狀地物；復(fù)雜場景下的飛機(jī)、艦船等微小目標(biāo)；多時(shí)相數(shù)據(jù)變化檢測模型模型壓縮設(shè)計(jì)、壓縮小模型，在保持應(yīng)用精度基本不變的情況下，可以將同一結(jié)構(gòu)下的通用網(wǎng)絡(luò)壓縮提升效率幾十到上百倍模型改進(jìn)設(shè)計(jì)結(jié)合傳統(tǒng)解譯方法新模型，比如增加“面向像素”解譯思路中常用各種指數(shù)信息的網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)；增加“面向?qū)ο蟆苯庾g思路中常用空間相關(guān)性信息的網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)Dataconv1-2BNReLuconv1-1BNReLuconv2-2BNReLuconv2-1BNReLuconv3-2BNReLuconv3-1BNReLuconv3-3BNReLuconv4-2BNReLuconv4-1BNReLuconv4-3BNReLufc5BNReLupooling1pooling2pooling3pooling4pooling5dropoutfc6data_fcBNReLudata_convBNReLuDROPdata_msp1_fcBNReLup1_convBNReLuDROPp1_msp2_fcBNReLup2_convBNReLuDROPp2_msp3_fcBNReLup3_convBNReLuDROPp3_mspool_fusionfeaturep1_interpp1_interpp1_interpfc6_interpAI在商湯：遙感影像深度學(xué)習(xí)模型人工智能遙感解譯介紹全文共24頁，當(dāng)前為第6頁。\\云雪水提取數(shù)據(jù)源：GF-1衛(wèi)星MSS分辨率：8米位置：吐魯番北部成像時(shí)間：2016年9月處理用時(shí)：5s數(shù)據(jù)源：GF-1衛(wèi)星MSS分辨率：8米位置：九江成像時(shí)間：2017年1月處理用時(shí)：8s人工智能遙感解譯介紹全文共24頁，當(dāng)前為第7頁。路網(wǎng)提取分辨率：1.5米圖像大小：12900*8000處理速度：40s位置：上海人工智能遙感解譯介紹全文共24頁，當(dāng)前為第8頁。位置：110.46E

19.94N停放朝向：37.74°長度：45米翼展：35米數(shù)據(jù)源：GF-2衛(wèi)星分辨率：0.8米位置：?？跈C(jī)場圖像大小：4873*1439用時(shí)：4s飛機(jī)及關(guān)鍵點(diǎn)檢測人工智能遙感解譯介紹全文共24頁，當(dāng)前為第9頁。艦船檢測圖像數(shù)據(jù)源：GF-1衛(wèi)星成像時(shí)間：20151015分辨率：2米圖像大?。?8000*18000處理速度：3min位置：上海位置：121.67E

31.35N長度：184米寬度：32米人工智能遙感解譯介紹全文共24頁，當(dāng)前為第10頁。變化檢測分辨率：1.5米圖像大?。?5000*38000處理速度：10min位置：拉斯維加斯人工智能遙感解譯介紹全文共24頁，當(dāng)前為第11頁。土地分類植被建筑物建筑用地寬廣道路居民區(qū)水體運(yùn)動(dòng)場小路陰影荒裸地其他人工智能遙感解譯介紹全文共24頁，當(dāng)前為第12頁。建筑物提取人工智能遙感解譯介紹全文共24頁，當(dāng)前為第13頁。人工智能+GIS對行業(yè)產(chǎn)生巨大價(jià)值應(yīng)用人工智能遙感解譯介紹全文共24頁，當(dāng)前為第14頁。深度學(xué)習(xí)分類結(jié)果基于用地類型進(jìn)行統(tǒng)計(jì)匹配空間位置分類統(tǒng)計(jì)像元面積人工智能遙感解譯介紹全文共24頁，當(dāng)前為第15頁。深度學(xué)習(xí)模型文件分類分割三維模型生成基于深度學(xué)習(xí)的三維建筑物單體建模人工智能遙感解譯介紹全文共24頁，當(dāng)前為第16頁。／知DDOTTraffic

Came「a

Ne

X

'C

CD

es

rifed

eral

.rn

aps.arcgis.com

/

app

s/op

sdashboar

d[l

nde

x.html土/

d2f

c32e1974540939e6

a

t

b倫cac331c4x已lia

G...亨A

ctivityDetectioninWashingtonD.C.MachineLearningand

ArcGISConstitutionAve@15thSt

LastDetection:5/28/2018,2:43

PM4Cars

Detected8

Pedestrians

Detected["'"'t,_.一心lC一八心-<SJe忑ClE'C12thSt@ConstitutionAveLast

Detect

ion:

5

/

28/

2

018

,

2:42

PM1

Ca

rs

Detected7

Pedestrians

Detected日戶

亡涇

才o

-:-氣,C

<:S

!)

藝

今Ct

己已ConstitutionAve@17thStLast

Detect

ion:

5/

28

/

2

018

,

2:43

PM3Cars

Detected6

PedestriansDetected

E

:.,,.?七

己

l0

寸u

令(39e:ectec15th

St@

NewYork

Ave

&

Pen

ns

ylva

n

iaAveLast

Detect

ion:

5/

28

/

2

0

18,

2:44PM6Ca.rs

Detected6

Pede忒rians

D七tectedE一雪

？口：：·

'.:'尸

ji

飛-cc

k:.s

Oe:ec毛心[ndependenceAve@7thStLast

Detection

:

5/

28

/

2

018

,

2:41

PM6Cars

Detected4

Pedestrians

DetectedE'..必雪二：、一心'·""

j0

飛

c,c,s!::>e:ect

e己7thSt@H

StLastDetection:5/2812018,2:42

PM4Cars

Detected4

Pedest

ri

an

s

DetectedE--"'儼"'-'"

」：一fu

G'<S

J

巳:

ect

己已L主

upd式e:a倉

“

年

otid3

已守tJI

u"'F"ed巳江

roanaBu,釭；lr.;c,芒

Time平寸ParkCo

l

umb

iaHeights＿Was

hing

t

on侖桂氈

器＋DCG,ISM-NCPPC,VITA,Esri.HERE,Delorme,INCREMENTP,USGS,

E...Ledrolt

Par!\"De

t

e

cte

d

Ca

rs云3

61in69

ScannedLocations巨

工

午pd總忑

芍

f己心

寶

or,a三sg-:,D

ete

cte

d"in69Sca

nDetected

Buses(:)

4i

n

69

Sca

nn

e

d

Lo

cat

ions丘.:

up已..王,“飛

.,,,.,,

eco"'工

節(jié)

'0De

t

e

cte

d

Truckst:J

13in69ScannedLocationsMapDe-;oI,丘巨立U產(chǎn)拉e"

已W擔(dān)~嚇3拉OO知人工智能遙感解譯介紹全文共24頁，當(dāng)前為第17頁。從多個(gè)不同層面，對行業(yè)產(chǎn)生價(jià)值Geo.AI人工智能遙感解譯介紹全文共24頁，當(dāng)前為第18頁。通過油罐陰影獲取儲(chǔ)油量ArcGIS影像量算工具人工智能遙感解譯介紹全文共24頁，當(dāng)前為第19頁。通過停車場的車輛判斷該零售商盈利情況人工智能遙感解譯介紹全文共24頁，當(dāng)前為第20頁?；谌斯ぶ悄芘袛嗪Ｔ迳L