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La DAMO Academy lance le premier modèle d'IA de télédétection à grande échelle du secteur, prétendant être capable d'identifier près de 100 types de classifications d'objets terrestres

PHPz
PHPzavant
2023-10-21 08:37:09852parcourir

IT House News le 20 octobre, selon le compte public officiel de la DAMO Academy, Alibaba DAMO Academy a publié aujourd'hui le premier grand modèle d'IA de télédétection de l'industrie (AIE-SEG), prétendant être « le premier à réaliser la segmentation d'images sur le terrain ». de télédétection. "Unifier les tâches", "Un modèle réalise l'extraction rapide de 'zéro échantillon de tout'", et peut identifier près d'une centaine de types de classifications d'objets terrestres de télédétection tels que les terres agricoles, les zones d'eau, les bâtiments, etc. , et peut également ajuster automatiquement les résultats de reconnaissance en fonction des commentaires interactifs des utilisateurs .

Il a été rapporté que la technologie de télédétection est principalement utilisée dans la planification urbaine, la protection des terres agricoles, les secours d'urgence en cas de catastrophe et d'autres applications industrielles. Avec le soutien de l'IA, la technologie de télédétection pertinente peut analyser le contenu des captures satellite et les données météorologiques historiques, facilitant ainsi les opérations urbaines. , protection des terres agricoles, intervention d'urgence Secours en cas de catastrophe et autres applications industrielles.

IT Home résume ainsi les caractéristiques de ce grand modèle de télédétection :

  • Prend en charge l'interaction multimodale. Par exemple, si vous entrez « Extraire les terres agricoles des images », la cible sélectionnée sera automatiquement reconnue

达摩院发布业内首个遥感 AI 大模型,号称可识别近百种地物分类

▲ Source photo Compte public officiel DAMO

  • Prend en charge toute reconnaissance de cible de surface et établit un système d'étiquettes sémantiques à plusieurs niveaux

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▲ Source photo Compte public officiel DAMO

  • Prend en charge l'extraction complète des fonctionnalités, y compris les images satellite et drone

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▲ Source photo Compte public officiel DAMO

  • Prend en charge la correction interactive des résultats. Par exemple, lors de l'identification des « rizières » et de l'extraction par erreur des « zones d'eau », l'erreur peut être corrigée par une opération manuelle

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▲ Source photo Compte public officiel DAMO

  • Prend en charge la détection des changements généraux et multi-catégories

达摩院发布业内首个遥感 AI 大模型,号称可识别近百种地物分类

▲ Source photo Compte public officiel DAMO

Les responsables affirment que dans certains scénarios spécifiques, par rapport aux modèles de télédétection traditionnels, ce modèle peut augmenter la précision de l'extraction des instances de 25 % et la précision de la détection des changements de 30 %.

DAMO Academy affirme également que ce grand modèle d'IA de télédétection fournit des services d'appel API « prêts à l'emploi », et que les utilisateurs peuvent personnaliser différentes fonctions d'interprétation de l'IA de télédétection en fonction de leurs besoins, telles que « l'extraction de plans d'eau » et « suivi des changements de terres cultivées", "Identification photovoltaïque", etc.

Cela permettra à l'IA de pénétrer davantage dans les champs, améliorant considérablement l'efficacité de l'analyse des applications de télédétection telles que la prévention des catastrophes, la gestion des ressources naturelles et l'estimation du rendement agricole.

À l'heure actuelle, ce modèle d'IA a été appliqué dans l'industrie. Par exemple, l'Institut provincial d'arpentage et de cartographie du Shandong et l'Institut Alibaba Damo ont coopéré pour utiliser un grand modèle d'IA de télédétection pour surveiller la croissance du blé d'hiver. plus de 90 %, améliorant efficacement l'efficacité de l'interprétation par télédétection du blé d'hiver, pour aider les gestionnaires agricoles à mieux prédire la production céréalière et à améliorer l'efficacité de la production agricole.

L'Institut national de prévention et de contrôle des catastrophes naturelles utilise également ce modèle pour identifier les glissements de terrain et les bâtiments effondrés. Lors de tests sur des images de télédétection de zones de catastrophes naturelles historiques, il ne faut que dix minutes pour extraire des informations sur les catastrophes, ce qui est nettement plus efficace que le manuel. identification dix fois plus, fournissant un soutien d'analyse de télédétection efficace et précis pour les secours scientifiques en cas de catastrophe.

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