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开拓遥感图像新领域 大华股份AI喜获殊荣

时间:2019-10-10 17:55来源:未知 作者:admin 点击:
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  百宝箱高手论坛六肖白小姐中特网109,该竞赛由国家自然科学基金委信息科学部、“空间信息网络基础理论与关键技术”重大研究计划指导专家组主办,吸引了11个国家,115个城市2191支来自各大高校、研究所与科技公司相关领域研究团队参赛。

  遥感技术,借助人造卫星、航天飞机、空间实验室等探测仪器,从远距离(4000km~600km)获取目标物体的电磁波信息,通过对该信息的传输、修正、处理、分析,形成一个多层次、多视角、多领域的观测体系,广泛应用于资源勘探、环境监测、公共安全等多个领域。

  由于遥感图像具有尺度多样性、高空俯视视角、小目标、多方向、背景复杂度高等特性,同时对算法效率要求严苛,因此遥感图像智能分析极具挑战性。为了进一步提升空间信息的链路传输效率与实际应用能力,各研究机构大力发展遥感图像智能分析技术,借助图像处理、机器学习、深度学习等算法理论,实现场景分类、语义分割、目标检测、目标跟踪等功能。

  大华股份在AI核心技术领域持续耕耘,不断提升智能算法、算力的核心竞争力。经过长期的技术积累,大华股份在2D车辆目标检测、MOT跟踪、实例分割、语义分割等多项国际竞赛中的多个技术领域取得优异成绩。大华AI核心技术与遥感图像智能分析领域所需技术高度契合,公司AI团队针对遥感图像新领域的技术研究,首先从目标跟踪开始,并逐渐向目标检测、语义分割、场景分类等其它细分方向拓展。

  针对遥感图像的特殊性,大华股份AI团队,首先在SiamRPN++算法基础上进行优化与改进。不仅在模板分支引入注意力机制、建立模板空间、数据增广、均衡负样本采样、引入LCT策略(目标丢失判断、运动趋势预测、重检测)方面实现优化,还对当前基于孪生网络跟踪框架的发展趋势进行分析,提出一种SiamCRPN++算法,框架上引入级联的RPN结构,融合多层卷积特征,并通过不同训练方式使得RPN具有不同的特性。

  (b)目标大范围旋转情况下的跟踪效果图三 遥感图像目标跟踪结果展示遥感技术随着空间信息网络体系的不断发展,高空间分辨率、高时间分辨率、高光谱分辨率、高分数据的体系已经基本形成,空间信息网络平台数据量急剧增加,为遥感应用奠定了坚实基础。将深度学习技术引入遥感数据解译应用中,将大幅提升遥感数据的自动化处理与分析能力,快速精准地实现遥感数据翻译,可应用于包括道路提取、地形地貌分类、土地利用分类、建筑物提取等多个遥感应用场景。人工智能将赋予遥感产业新的活力。声明:凡来源标明“安防展览网”的文章版权均为本站所有,如需转载请务必注明出处,违者本网将追究相关法律责任;所有未标明来源为“安防展览网”的转载文章目的在于传递更多信息,均不代表本网立场及观点,“安防展览网”不对这些第三方内容或链接做任何保证或承担任何责任;如涉及版权等问题,请在内容发表之日起一周内与本网联系,否则视为放弃相关权利。

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