用AI识别帝都、魔都,“智能遥感解译”提升城市精细化管理( 二 )

这么多的数据、这么大的市场,给人工智能赋能遥感行业带来了机遇。商汤科技遥感事业部总经理张琳介绍,传统的遥感图像解译方法是人工目视和半自动化软件。前者是指专业人员标注图像上的各种地物,标注完一幅图通常需要一周左右;后者是用软件对图像进行定量分析,其准确率提升已遇到瓶颈,因为这类定量分析软件不够智能,识别地物的准确率不会超过专业人员。

随着深度学习算法的兴起,人工智能已在人脸识别、围棋等领域超越人类。在遥感图像解译领域,深度学习系统也有望做到这一点。目前,商汤科技在云雪检测这个遥感解译环节超越了人类,准确率比专业人员高1.5个百分点。“在卫星遥感图像中,云和雪比较难区分。通过大数据训练和专用算法开发,商汤遥感平台对云和雪的识别率超过96%。”

用AI识别帝都、魔都,“智能遥感解译”提升城市精细化管理

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由于地物种类繁多,让人工智能系统识别遥感图像的难度很高。研发团队需要不断地对系统进行各种数据的训练,并开发出遥感专用的一系列算法模型。例如,商汤遥感事业部正在与水利部门合作,让系统学习识别河道周围的水土扰动变化斑块。对于这种斑块,监测人员往往会漏检很多。人工智能系统的漏检率则很低,它会把所有疑似斑块都检测出来,随后让工作人员一一识别,成为他们的得力助手。

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