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大華股份AI榮獲遙感影像變化檢測(cè)精度評(píng)測(cè)全球第一
2020-05-22

近期,大華股份基于AI的遙感影像智能分析技術(shù),在地球科學(xué)與遙感學(xué)會(huì)(GRSS)發(fā)布的全球標(biāo)準(zhǔn)化遙感影像變化檢測(cè)數(shù)據(jù)集上(OSCD)獲得綜合精度排行榜第一的成績(jī),充分彰顯了大華在遙感影像變化檢測(cè)領(lǐng)域持續(xù)的開拓創(chuàng)新能力。

大華股份DH_RSIA算法獲得OSCD數(shù)據(jù)集綜合精度第一

(網(wǎng)址: http://dase.grss-ieee.org/index.php)

OSCD(Onera Satellite Change Detection)是由國(guó)際電子與電氣工程師協(xié)會(huì)(IEEE)、圖像分析和數(shù)據(jù)融合技術(shù)委員會(huì)(IADF TC)聯(lián)合發(fā)布并維護(hù),是國(guó)際權(quán)威的遙感影像變化檢測(cè)算法評(píng)測(cè)平臺(tái)。該評(píng)測(cè)全球地表覆蓋數(shù)據(jù)復(fù)雜多變,極具挑戰(zhàn)性,吸引了海內(nèi)外廣大學(xué)者和知名學(xué)術(shù)機(jī)構(gòu)參與。

針對(duì)遙感影像大尺寸、變化區(qū)域類別不均衡等現(xiàn)象,大華股份在數(shù)據(jù)處理上,提出了一種基于多通道融合的圖像拉伸和歸一化預(yù)處理方法,解決了地表差異明顯等問題;模型結(jié)構(gòu)方面,創(chuàng)新使用TverskyLoss損失函數(shù),優(yōu)化了類別不均衡問題;同時(shí),創(chuàng)新構(gòu)建多模態(tài),大幅度提升算法精度(Precision)與召回率(Recall),最終大華遙感影像智能分析技術(shù)刷新了遙感影像變化檢測(cè)數(shù)據(jù)集評(píng)測(cè)記錄,取得排行榜第一的成績(jī)。

遙感影像變化檢測(cè)算法框架

遙感影像變化檢測(cè)技術(shù)

基于遙感影像的變化檢測(cè)算法,利用不同時(shí)相的遙感影像來獲取指定區(qū)域內(nèi)土地覆蓋類型的動(dòng)態(tài)變化信息,將影像中隨時(shí)間變化的像素賦予語(yǔ)義類別標(biāo)簽,廣泛應(yīng)用于生態(tài)資源監(jiān)測(cè)、城市建設(shè)管理等領(lǐng)域。

城市級(jí)遙感影像變化檢測(cè)效果

在生態(tài)資源監(jiān)測(cè)領(lǐng)域,遙感影像變化檢測(cè)算法通過比對(duì)同一區(qū)域前后兩個(gè)時(shí)相的遙感影像,排除季節(jié)、天氣等干擾因素,獲取廣域區(qū)域內(nèi)生態(tài)地質(zhì)的時(shí)空變化規(guī)律,可應(yīng)用于包括周期性監(jiān)測(cè)水體、植被、礦產(chǎn)等地物類別的覆蓋信息,為資源開發(fā)、環(huán)境污染、自然災(zāi)害評(píng)估等場(chǎng)景提供科學(xué)依據(jù)。

遙感影像變化檢測(cè)技術(shù)典型應(yīng)用場(chǎng)景

從左至右分別為不同時(shí)相遙感影像、變化區(qū)域標(biāo)注值、算法輸出結(jié)果,從上至下分別對(duì)應(yīng)建筑物、水體、地質(zhì)監(jiān)測(cè)場(chǎng)景

在城市建設(shè)管理領(lǐng)域,運(yùn)用遙感影像語(yǔ)義分割技術(shù),自動(dòng)獲取用地性質(zhì)發(fā)生變化區(qū)域的位置、范圍、類型等信息,實(shí)現(xiàn)城市級(jí)智能化違法違規(guī)建筑查處;運(yùn)用遙感影像目標(biāo)檢測(cè)技術(shù),有效提取公園、運(yùn)動(dòng)場(chǎng)地等城市基建類型的分布信息,動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)城市范圍內(nèi)基礎(chǔ)配套設(shè)施的建設(shè)進(jìn)程,為城市基建審查提供有效數(shù)據(jù)支撐;通過結(jié)合高空、地面監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù),實(shí)現(xiàn)天地空一體化的無死角監(jiān)測(cè)覆蓋,為城市建設(shè)管理提供全方位、高精度的空間可視化表達(dá)。

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