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AI深度学习及算法

bat365在线平台人工智能算法开发主要面向卫星、无人机影像解译,以及视频图像处理,目前已开发数十种应用算法,可广泛应用于智慧城市建设、城市综合治理、环境保护、农业估产、灾害理赔等领域。

n 高分辨率影像地物分类的深度学习算法

l 地物分类

我们以Indian PinesPavia UniversityKennedy Space Center等公开数据集为研究对象,开发了面向高光谱地物分类的OBT模型。该模型借鉴了密集连接(DenseBlock)网络的思想,每一层的输出作为输入连接到后面所有的卷积层,同时这种方法也不需要学习冗余的特征图,减少了参数量。

 

 

高光谱地物分类

 

l 道路提取:应用于交通路网统计、更新,城市规划等

 

 

道路提取结果

l 建筑物提取:

可应用于城市规划、违建执法、建筑统计等领域。也可以结合识别其他的地物,如植被的识别,判断城市区域或小区的绿化率。

 

建筑物提取结果

 

l 农田水淹区提取:灾后定损、保险理赔

 

 

 

l 田块提取:农业统计

 

 

 

l 农业大棚提取:农业估产、统计

 

 

农业大棚提取

 

l 海水网箱养殖区提取:渔业估产、执法

 

 

l 大型船舶检测

 

遥感影像船舶检测(OBT-02)



n 监控视频分类的深度学习算法

l 城市积水检测

 

 

l 河道漂浮物检测

通过基于沿河摄像头的河道漂浮物的定位与跟踪溯源,可以在河道治理、河道巡检、生态环保、城市管理方面发挥重要作用

 

针对河道漂浮物小目标的问题,采用了Focal Loss结合One-Stage3D卷积网络模型,通过Focal Loss减少易分类样本的损失,从而平衡正负样本比例,使正样本在训练中的关键信息能够发挥作用,从而提高小目标的检测精度。

 

l 车牌识别与跟踪

通过基于城市监控摄像头的车牌识别与跟踪,可以实施对渣土车等危险驾驶、违规驾驶行为的自动检测与识别,提高城市交通安全。

 

l 手势及体态识别

 

 

 




4Mb 8Mb 16Mb 32Mb

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