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產品概述

PIE-AI 6.0遙感圖像智能處理軟件是航天宏圖自主研發的一款基于深度學習的遙感影像智能解譯軟件系統。產品擁有包含幾十類目標、地物的自主遙感樣本庫,并將多類深度學習框架與遙感技術深入融合,大大提高了遙感信息提取效率,可完成多源遙感影像預處理、目標檢測識別跟蹤、分類和變化檢測等智能處理,已廣泛應用于國土、水利、生態等行業或領域。產品提供桌面版、云版兩種版本,桌面版產品高度封裝集成深度學習模型,安裝應用簡單便捷,云版產品可提供在線樣本管理、模型訓練、在線檢測、在線統計發布的一體化服務。

產品特點

基于自主樣本庫的自適應訓練模型選擇

PIE-AI 產品的樣本庫包含幾十類目標、地物樣本,且樣本種類和數量在持續增加。基于輸入的樣本,可實現訓練模型的自動選擇、自動訓練,并最終獲得最優的目標檢測和地物分類模型。

融合深度學習與面向對象技術的智能圖像分類

PIE-AI產品將深度學習技術與面向對象等技術深度融合,可實現智能化圖像分類。

支持多源遙感數據的“全鏈路”智能處理

在結合遙感應用特點的基礎上,優化改進當前主要的圖像處理模型框架(FasterRCNN、YOLO、SSD、Mask RCNN、Cascade RCNN等),實現了光學、SAR、高光譜、無人機影像的預處理、目標檢測、地物分類和變化檢測的 “全鏈路”智能處理。

應用案例

PIE-AI軟件在自然資源監管、水利等行業實現了大規模、大范圍、高頻次、工程化應用,部分案例展示如下:

大范圍機場、飛機檢測案例

(1)支持Google Earth、GF-1、GF-2、ZY-3等數據;

(2)可完成全球機場、飛機聯動檢測。

基于語義分割算法的大棚檢測案例

(1)支持GF-1、GF-2、ZY-3等數據;

(2)實現了大棚目標檢測和語義分割兩種方式檢測;

(3)滿足全國范圍大棚檢測,滿足工程化檢測精度指標要求。

基于無人機影像的垃圾檢測案例

(1)基于殘差塊構成的全卷積網絡為骨干網絡,同時借鑒FPN思想,滿足了不同尺度上的特征檢測需求;

(2)支持8位數據,高分辨率(0.03m)的航飛數據;

(3)在江蘇高淳、浙江德清、太原等地開展了檢測實踐,檢測速度快、準確率高。

基于眾源融合的疑似大棚房檢測案例

采用“先定位,后篩查”的策略,基于2017年GF-2衛星影像數據,利用深度學習技術進行疑似大棚房的初步定位;融合道路、非建設用地現狀數據、耕地與農業設施用地現狀數據、POI、電子圍欄數據和夜光遙感數據以及互聯網輿情數據,結合大數據融合分析技術,實現了疑似大棚房的較高精度監測,有效提高了大棚房監測監管效能。

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