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AI深度學(xué)習(xí)及算法
航宇微人工智能算法開發(fā)主要面向衛(wèi)星、無人機(jī)影像解譯，以及視頻圖像處理，目前已開發(fā)數(shù)十種應(yīng)用算法，可廣泛應(yīng)用于智慧城市建設(shè)、城市綜合治理、環(huán)境保護(hù)、農(nóng)業(yè)估產(chǎn)、災(zāi)害理賠等領(lǐng)域。
n 高分辨率影像地物分類的深度學(xué)習(xí)算法
l 地物分類
我們以Indian Pines、 Pavia University、 Kennedy Space Center等公開數(shù)據(jù)集為研究對(duì)象，開發(fā)了面向高光譜地物分類的OBT模型。該模型借鑒了密集連接（DenseBlock）網(wǎng)絡(luò)的思想，每一層的輸出作為輸入連接到后面所有的卷積層，同時(shí)這種方法也不需要學(xué)習(xí)冗余的特征圖，減少了參數(shù)量。
高光譜地物分類
l 道路提?。簯?yīng)用于交通路網(wǎng)統(tǒng)計(jì)、更新，城市規(guī)劃等
道路提取結(jié)果
l 建筑物提?。?/font>
可應(yīng)用于城市規(guī)劃、違建執(zhí)法、建筑統(tǒng)計(jì)等領(lǐng)域。也可以結(jié)合識(shí)別其他的地物，如植被的識(shí)別，判斷城市區(qū)域或小區(qū)的綠化率。
建筑物提取結(jié)果
l 農(nóng)田水淹區(qū)提取：災(zāi)后定損、保險(xiǎn)理賠
l 田塊提?。恨r(nóng)業(yè)統(tǒng)計(jì)
l 農(nóng)業(yè)大棚提?。恨r(nóng)業(yè)估產(chǎn)、統(tǒng)計(jì)
農(nóng)業(yè)大棚提取
l 海水網(wǎng)箱養(yǎng)殖區(qū)提?。簼O業(yè)估產(chǎn)、執(zhí)法
l 大型船舶檢測(cè)
遙感影像船舶檢測(cè)（OBT-02）
n 監(jiān)控視頻分類的深度學(xué)習(xí)算法
l 城市積水檢測(cè)
l 河道漂浮物檢測(cè)
通過基于沿河攝像頭的河道漂浮物的定位與跟蹤溯源，可以在河道治理、河道巡檢、生態(tài)環(huán)保、城市管理方面發(fā)揮重要作用。
針對(duì)河道漂浮物小目標(biāo)的問題，采用了Focal Loss結(jié)合One-Stage和3D卷積網(wǎng)絡(luò)模型，通過Focal Loss減少易分類樣本的損失，從而平衡正負(fù)樣本比例，使正樣本在訓(xùn)練中的關(guān)鍵信息能夠發(fā)揮作用，從而提高小目標(biāo)的檢測(cè)精度。
l 車牌識(shí)別與跟蹤
通過基于城市監(jiān)控?cái)z像頭的車牌識(shí)別與跟蹤，可以實(shí)施對(duì)渣土車等危險(xiǎn)駕駛、違規(guī)駕駛行為的自動(dòng)檢測(cè)與識(shí)別，提高城市交通安全。
l 手勢(shì)及體態(tài)識(shí)別
4Mb 8Mb 16Mb 32Mb
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