污水處理設(shè)備 污泥處理設(shè)備 水處理過(guò)濾器 軟化水設(shè)備/除鹽設(shè)備 純凈水設(shè)備 消毒設(shè)備|加藥設(shè)備 供水/儲(chǔ)水/集水/排水/輔助 水處理膜 過(guò)濾器濾芯 水處理濾料 水處理劑 水處理填料 其它水處理設(shè)備
北京安洲科技有限公司
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更新時(shí)間:2021-06-15 16:25:06瀏覽次數(shù):310次
聯(lián)系我時(shí),請(qǐng)告知來(lái)自 環(huán)保在線遙感影像分類(lèi)
安洲科技專(zhuān)注于遙感技術(shù)領(lǐng)域科研設(shè)備及數(shù)據(jù)處理服務(wù)十余年,已為國(guó)內(nèi)數(shù)百家科研單位及高校提供了各種遙感設(shè)備及數(shù)據(jù)處理技術(shù)支持,服務(wù)范圍遍布全國(guó)。AZAI-Spec作為安洲科技推出的基于新一代GPU并行計(jì)算和人工智能(AI)技術(shù)去解決光譜分析中的重點(diǎn)難點(diǎn)問(wèn)題,從高光譜高維、復(fù)雜、大數(shù)據(jù)中挖掘提煉出微弱、精細(xì)、不宜被捕捉到的指紋信息,用于拓展和提高高光譜遙感在農(nóng)業(yè)、林業(yè)、土壤、水體、礦產(chǎn)、環(huán)境監(jiān)測(cè)等領(lǐng)域的應(yīng)用范圍和效率,構(gòu)建新一代高效率高精度高光譜智能處理平臺(tái)和系統(tǒng),為客戶提供數(shù)據(jù)處理服務(wù)、幫客戶打造代碼平臺(tái)、定制化應(yīng)用解決方案、軟件產(chǎn)品和咨詢服務(wù)。
高精度、高效率的高光譜圖像分類(lèi)與檢測(cè)軟件算法,可以識(shí)別弱指紋信息、精細(xì)區(qū)分相似地物、檢測(cè)識(shí)別弱目標(biāo)、生成分類(lèi)專(zhuān)題圖,支持大部分環(huán)境監(jiān)測(cè)(比如病蟲(chóng)害分布圖)和資源探測(cè)應(yīng)用(比如巖性分類(lèi)圖)。然而,目前遙感軟件僅僅局限于傳統(tǒng)分類(lèi)算法(比如SVM和隨機(jī)森林等),效率低,不能處理稍大高光譜數(shù)據(jù)、精度低,不能捕捉弱指紋信息造成誤分誤判等缺點(diǎn),已經(jīng)成為高光譜分類(lèi)應(yīng)用的障礙。AZAI-Spec開(kāi)發(fā)基于GPU和AI算法的新一代高光譜分類(lèi)功能模塊,(1)效率高,能夠快速處理大范圍海量高光譜圖像數(shù)據(jù)、(2)提取弱指紋信息強(qiáng),能夠有效捕捉到相似地類(lèi)的細(xì)微差異用于精細(xì)分類(lèi)和識(shí)別、(3)半監(jiān)督學(xué)習(xí)能力強(qiáng),能夠利用圖像中非平穩(wěn)空間相關(guān)性降低對(duì)訓(xùn)練樣本數(shù)量要求,極大減少地面采樣和訓(xùn)練樣本標(biāo)注工作量,(4)精度高,能夠生成像素級(jí)精細(xì)地物分類(lèi)專(zhuān)題圖和弱目標(biāo)分布專(zhuān)題圖,用于支撐農(nóng)業(yè)、林業(yè)、土壤、水體、礦產(chǎn)、環(huán)境監(jiān)測(cè)等領(lǐng)域的分類(lèi)制圖應(yīng)用。
基于 K6多光譜數(shù)據(jù)的機(jī)器視覺(jué)自動(dòng)分類(lèi)研究
飛行參數(shù):
飛行高度:400 m 飛行速度:20 m/s;
拍照方式:等距觸發(fā) GSD:10 cm;
飛行面積:3平方公里 波段選?。?/span>490、550 、615、 685、 725、 940
1 處理結(jié)果 :
真彩色RGB(R:650 nm 、G:550nm 、B:450nm )
2 訓(xùn)練樣本
使用訓(xùn)練樣本采集工具對(duì)RGB圖像進(jìn)行顯示,并且標(biāo)注出訓(xùn)練樣本進(jìn)行模型訓(xùn)練和測(cè)試,一共標(biāo)注五個(gè)類(lèi)別(植被、道路、房屋、裸地和水體)。整個(gè)過(guò)程需要約半個(gè)小時(shí)。本次實(shí)驗(yàn)從原圖上標(biāo)注了約27000個(gè)像素作為訓(xùn)練樣本,約27000個(gè)像素作為測(cè)試樣本。
3 模型訓(xùn)練
使用訓(xùn)練樣本去訓(xùn)練卷積神經(jīng)(CNN)網(wǎng)絡(luò)分類(lèi)模型,用于捕捉不同地類(lèi)之間的光譜差異和空間特征差異。訓(xùn)練使用了1塊RTX 2080顯卡加速計(jì)算,訓(xùn)練整個(gè)訓(xùn)練過(guò)程約一個(gè)小時(shí)。
4 訓(xùn)練出圖
用訓(xùn)練得到的CNN模型進(jìn)行整個(gè)18043×11483,5波段圖的預(yù)測(cè)出圖。訓(xùn)練使用了1塊RTX 2080顯卡加速計(jì)算,訓(xùn)練整個(gè)預(yù)測(cè)過(guò)程約30分鐘。
5 精度分析
本次實(shí)驗(yàn)確定了5個(gè)類(lèi)別:建筑物、裸地、道路、植被和水體。測(cè)試平均精度87.4%,逐類(lèi)測(cè)試精度如下:建筑物85.7%,裸地98.3%,道路63.0%,植被95.9%,水體93.9%。
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