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188bet注册:人工智能深度“补丁”

时间:2020/4/17 17:22:10   作者:   来源:   阅读:47   评论:0
内容摘要:人工智能深度“补丁”“在传统的对地球的卫星观测中,从一个场景到另一个场景拍摄的照片是在不同时间收集的数据。组合不完整,使用阈值很高。”龚鹏解释说:“卫星直接获得的图像不能直接使用,因为卫星图像不能自然连续。它们很可能像一个100块拼图,缺少50块,但也有可能几张同样的难题即将来临...
人工智能深度“补丁”

“在传统的对地球的卫星观测中,从一个场景到另一个场景拍摄的照片是在不同时间收集的数据。组合不完整,使用阈值很高。”龚鹏解释说:“卫星直接获得的图像不能直接使用,因为卫星图像不能自然连续。它们很可能像一个100块拼图,缺少50块,但也有可能几张同样的难题即将来临。”

不仅如此,卫星轨道的偏差将使在同一地点不同时间拍摄的照片难以重叠。云层的阻挡和雾的不均匀散射将导致产生大量的卫星遥感数据,这些数据难以反映地球表面的真实情况并成为“无用的碎片”。

根据之前在处理世界上仅有的10米分辨率的全球表面覆盖图数据中积累的经验,清华大学地球系统科学系的团队独立开发了时空数据融合和重建技术。

“我们已经建立了人工智能所需的知识库,其中包括世界上第一个全球性的全季节通用样本库和相关领域的知识。该数据库分为训练样本数据库和完全独立的验证样本数据库。”韩瀚,博士来自清华大学的学生表示,该团队已经设计并训练了一套适用于遥感大数据的深度遥感特征学习和分类模型,并结合了亚马逊上的一整套全面的人工智能和机器学习套件以及服务云服务(AWS)。

使用大量计算和图像时空融合技术,将不完整的“拼图游戏”重建为时空一致的图像数据库。应用人工智能技术来识别表面覆盖类型,例如沥青,土路或水泥路。通过模型训练,完成了高性能推理,并建立了该深度遥感映射模型的“超能力”。该模型可以通过基于知识库和人工智能算法的连续学习,完成不合格“碎片”的补丁工作,甚至可以弥补缺失的部分。

“最终通过专门的遥感变化检测和时空一致性后处理方法获得的结果,最终是中国的30米日常无缝遥感观测数据集以及这套国家季节性土地覆盖和获得了年度土地使用图。”刘涵表示,团队中的所有数据,从原始数据到多维时空数据库以及最终的映射产品,都存储在云服务平台的遥感数据湖中,便于统一数据处理和分析。

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