Die Alibaba DAMO Academy veröffentlicht das branchenweit erste groß angelegte Fernerkundungs-KI-Modell und behauptet, in der Lage zu sein, fast 100 Arten von Landobjektklassifizierungen zu identifizieren

Nachrichten vom 20. Oktober, laut dem offiziellen öffentlichen Konto der DAMO Academy, Alibaba DAMO Academy hat heute das erste Fernerkundungs-KI-Großmodell (AIE-SEG) der Branche veröffentlicht und behauptet, „das erste zu sein, das eine Bildsegmentierung in diesem Bereich erreicht hat“. der Fernerkundung. „Einheitliche Aufgaben“, „Ein Modell realisiert die schnelle Extraktion von ‚Nullproben von allem‘“ und kann nahezu hundert Arten von Fernerkundungslandobjektklassifizierungen wie Ackerland, Gewässer, Gebäude usw. identifizieren. und kann die Erkennungsergebnisse auch automatisch auf der Grundlage des interaktiven Feedbacks der Benutzer optimieren.

Es wird berichtet, dass Fernerkundungstechnologie hauptsächlich in der Stadtplanung, beim Schutz landwirtschaftlicher Flächen, bei der Katastrophenhilfe und anderen Industrieanwendungen eingesetzt wird. Mit der Unterstützung von KI kann relevante Fernerkundungstechnologie Satellitenerfassungsinhalte und historische meteorologische Daten analysieren und so Städte unterstützen Operationen, Ackerlandschutz, industrielle Anwendungen wie Notfall-Katastrophenhilfe.

Diese Seite fasst die Funktionen dieses großen Fernerkundungsmodells wie folgt zusammen:

• unterstützt multimodale Interaktion. Wenn Sie beispielsweise „Ackerland aus Bildern extrahieren“ eingeben, wird das ausgewählte Ziel automatisch identifiziert

• Unterstützt jede Oberflächenzielerkennung und richtet ein mehrstufiges semantisches Kennzeichnungssystem ein

▲ Bildquelle Offizielles öffentliches DAMO-Konto

• Unterstützt die vollständige Elementextraktion einschließlich Satelliten- und Drohnenbilder ??

▲ Bildquelle DAMO Academy Offizielles öffentliches DAMO-Konto

• unterstützt allgemeine und kategorieübergreifende Änderungserkennung

▲ Bildquelle DAMO Academy Offizielles öffentliches DAMO-Konto

• Das wurde offiziell erklärt Dieses Modell verfügt über bestimmte Eigenschaften. In diesem Szenario kann im Vergleich zu herkömmlichen Fernerkundungsmodellen die Genauigkeit der Instanzextraktion um 25 % und die Genauigkeit der Änderungserkennung um 30 % erhöht werden.

DAMO Academy behauptete außerdem, dass dieses große Fernerkundungs-KI-Modell „out-of-the-box“ API-Aufrufdienste bereitstellt und Benutzer verschiedene Fernerkundungs-KI-Interpretationsfunktionen entsprechend ihren Bedürfnissen anpassen können, wie z. B. „Gewässerextraktion“. „, „Ackerland“, „Änderungsüberwachung“, „Photovoltaik-Kennzeichnung“ usw.

Dadurch kann die KI weiter in die Felder vordringen und die Analyseeffizienz von Fernerkundungsanwendungen wie Katastrophenprävention und -kontrolle, Management natürlicher Ressourcen und landwirtschaftliche Ertragsschätzung erheblich verbessern.

Derzeit wird dieses KI-Modell in der Industrie angewendet. Beispielsweise haben das Shandong Provincial Land Surveying and Mapping Institute und das Alibaba Damo Institute zusammengearbeitet, um das Wachstum von Winterweizen zu überwachen Die Genauigkeit erreichte mehr als 90 %, wodurch die Fernerkundungslösung für Winterweizen effektiv verbessert wurde. Die Effizienz der Übersetzung hilft Agrarmanagern, die Getreideproduktion besser vorherzusagen und die Effizienz der landwirtschaftlichen Produktion zu verbessern.

Das National Institute of Natural Disaster Prevention and Control verwendet dieses Modell auch zur Identifizierung von Erdrutschen und eingestürzten Gebäuden. Bei Tests an Fernerkundungsbildern von historischen Naturkatastrophengebieten dauert es nur zehn Minuten, um Katastropheninformationen zu extrahieren Die manuelle Identifizierung wird um ein Vielfaches verbessert und bietet eine effiziente und genaue Unterstützung bei der Fernerkundungsanalyse für die wissenschaftliche Katastrophenhilfe.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonDie Alibaba DAMO Academy veröffentlicht das branchenweit erste groß angelegte Fernerkundungs-KI-Modell und behauptet, in der Lage zu sein, fast 100 Arten von Landobjektklassifizierungen zu identifizieren. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!