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《luojiaset/luojianet產(chǎn)業(yè)應(yīng)用白皮書》發(fā)布

新聞網(wǎng)訊(通訊員周卉)8月9日,在智能遙感開源生態(tài)聯(lián)盟第二次會議上,《luojianet/luojiaset產(chǎn)業(yè)應(yīng)用白皮書》正式發(fā)布。

據(jù)悉,在遙感產(chǎn)業(yè)蓬勃發(fā)展背景下,專家們在進(jìn)行遙感智能解譯應(yīng)用開發(fā)時(shí),常被通用深度學(xué)習(xí)框架“小幅面、少量類型、尺度有限、通道有限”的特點(diǎn)所局限,因此對具備“大幅面、多種類型、尺度變化大、通道多樣”特點(diǎn)的遙感專用框架的渴求日漸強(qiáng)烈。武漢大學(xué)在國家自然科學(xué)基金委重大研究計(jì)劃集成項(xiàng)目的支持下,與華為mindspore框架團(tuán)隊(duì)共同研發(fā)了全球首個(gè)遙感影像智能解譯專用深度學(xué)習(xí)框架武漢.luojianet和業(yè)界最大遙感影像樣本庫luojiaset,今年在華為昇思社區(qū)上線。

此次會議上發(fā)布了《luojianet/luojiaset產(chǎn)業(yè)應(yīng)用白皮書》。白皮書的主要內(nèi)容包含luojianet和luojiaset的關(guān)鍵技術(shù)及產(chǎn)業(yè)應(yīng)用指導(dǎo),旨在指導(dǎo)聯(lián)盟成員基于luojianet與luojiaset快速完成模型訓(xùn)練、調(diào)優(yōu)、推理等,將科研成果快速應(yīng)用到產(chǎn)業(yè)中。

聯(lián)盟理事長、中國科學(xué)院院士龔健雅介紹,在國家自然科學(xué)基金委重大研究計(jì)劃集成項(xiàng)目的支持下,武漢大學(xué)與華為合作,在武漢人工智能計(jì)算中心的算力支持下共同打造了luojianet和luojiaset。為進(jìn)一步推進(jìn)科研成果的產(chǎn)業(yè)落地,武漢大學(xué)與華為、中國遙感應(yīng)用協(xié)會牽頭,聯(lián)合發(fā)起成立了智能遙感開源生態(tài)聯(lián)盟。

歐洲科學(xué)院、俄羅斯自然科學(xué)院外籍院士焦李成在致辭中對聯(lián)盟運(yùn)作提出建議:一是“團(tuán)結(jié)”,共同為智能遙感領(lǐng)域作貢獻(xiàn);二是“協(xié)同”,聯(lián)盟各個(gè)成員企業(yè)都有自己的特色,協(xié)同合作方可攻克難關(guān);三是“做事”,在遙感核心技術(shù)上做出成果,做出領(lǐng)先技術(shù)。

會上,聯(lián)盟顧問、中國科學(xué)院空天信息創(chuàng)新研究院副院長張兵對遙感衛(wèi)星應(yīng)用技術(shù)發(fā)展的趨勢做了展望。聯(lián)盟顧問、西安電子科技大學(xué)人工智能學(xué)院執(zhí)行院長侯彪介紹了遙感影像智能解譯技術(shù)及其應(yīng)用案。中國遙感應(yīng)用協(xié)會副秘書長周自寬為智能遙感開源生態(tài)聯(lián)盟的發(fā)展提出建議。上海數(shù)慧、漢達(dá)瑞、航天宏圖、武漢珈和科技等聯(lián)盟成員企業(yè)分享了基于聯(lián)盟創(chuàng)新成果的最新行業(yè)方案。

華為昇騰計(jì)算業(yè)務(wù)總裁張迪煊表示,經(jīng)過半年多的發(fā)展,上海數(shù)慧、漢達(dá)瑞、武漢珈和科技等成員企業(yè)都開始有了相應(yīng)的遙感創(chuàng)新與落地方案,印證了成立聯(lián)盟的前瞻性與正確性。未來,華為將持續(xù)以昇騰ai為聯(lián)盟伙伴提供更加有力的支持,讓聯(lián)盟的最新成果賦為產(chǎn)業(yè)賦能,更好地為國家、為社會提供高端、優(yōu)質(zhì)、便捷的服務(wù)。

會上還舉行了智能遙感開源生態(tài)聯(lián)盟成員授牌儀式,36家成員單位新加盟,武漢大學(xué)為理事長單位。

聯(lián)盟理事長單位授牌

聯(lián)盟副理事單位授牌

據(jù)悉,智能遙感開源生態(tài)聯(lián)盟第二次會議由武漢大學(xué)、武漢人工智能計(jì)算中心、華為技術(shù)有限公司共同主辦,主題為“共繪遙感創(chuàng)新應(yīng)用新藍(lán)圖”。會議旨在以武漢大學(xué)研發(fā)的luojianet和luojiaset為引,匯聚創(chuàng)新與應(yīng)用力量,孵化智能遙感行業(yè)應(yīng)用成果,開創(chuàng)遙感產(chǎn)業(yè)新空間。會議上,多家企業(yè)、高校代表就遙感領(lǐng)域的行業(yè)應(yīng)用實(shí)踐與前沿研究課題展開了交流與討論。

>;>;>;白皮書可掃描下方二維碼獲取:

>;>;>;相關(guān)新聞:

全球首個(gè)遙感影像智能解譯專用深度學(xué)習(xí)框架上線華為昇思社區(qū)

(編輯:付曉歌)

新聞網(wǎng)訊(通訊員遙感軒)長久以來,遙感應(yīng)用日新月異,遙感產(chǎn)業(yè)蓬勃發(fā)展,但在進(jìn)行遙感智能解譯應(yīng)用開發(fā)時(shí),專家們常被通用深度學(xué)習(xí)框架“小幅面、少量類型、尺度有限、通道有限”的特點(diǎn)所局限,因此對具備“大幅面、多種類型、尺度變化大、通道多樣”特點(diǎn)的遙感專用框架的渴求日漸強(qiáng)烈。

武漢大學(xué)在國家自然科學(xué)基金委重大研究計(jì)劃集成項(xiàng)目的支持下,與華為mindspore框架團(tuán)隊(duì)共同研發(fā)了全球首個(gè)遙感影像智能解譯專用深度學(xué)習(xí)框架武漢.luojianet和業(yè)界最大遙感影像樣本庫luojiaset,近日在華為昇思社區(qū)上線。

據(jù)悉,在中國科學(xué)院院士龔健雅教授指導(dǎo)下,項(xiàng)目組建了以胡翔云教授為項(xiàng)目負(fù)責(zé)人,張覓副研究員、姜良存副研究員分別為luojianet和luojiaset總體技術(shù)負(fù)責(zé)人的核心研究團(tuán)隊(duì),并匯集了遙感信息工程學(xué)院、測繪遙感信息工程國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室、計(jì)算機(jī)學(xué)院的中青年學(xué)術(shù)骨干。武漢.luojianet提供了一套新的深度學(xué)習(xí)框架和遙感場景分類、目標(biāo)檢測、地物分類、變化檢測、多視角三維重建等五大類基礎(chǔ)遙感應(yīng)用模型,luojiaset提供了可擴(kuò)展的遙感解譯大規(guī)模樣本集,可以為遙感應(yīng)用開發(fā)提供國產(chǎn)化、自主可控“全棧式”便捷工具。

1.“全棧式”深度學(xué)習(xí)架構(gòu)

針對遙感影像“場景-目標(biāo)-像素”多層級任務(wù)的應(yīng)用需求,從底層架構(gòu)開始,以計(jì)算流圖(圖)為中心,兼顧遙感探測機(jī)理模型(模)和地學(xué)知識圖譜(譜)的特性,并與全場景ai框架昇思mindspore深度融合,最終形成“圖-模-譜”融合的遙感影像智能解譯專用框架——luojianet。

2.多維遙感特性設(shè)計(jì)

遙感專用框架luojianet還充分考慮到了多維時(shí)空譜的特性,在滿足高效靈活的內(nèi)存自動擴(kuò)展、尺度與通道的自適應(yīng)優(yōu)選等要求上,完成了符合遙感特性的多維度應(yīng)用設(shè)計(jì),可支持cpu/gpu/npu等多種硬件設(shè)備。例如在大幅面處理上,使用算子等價(jià)分解的分布式計(jì)算方式,對整張大幅遙感影像進(jìn)行直接處理;又如在進(jìn)行通道選擇時(shí),使用數(shù)據(jù)通道自適應(yīng)優(yōu)選模塊,對高光譜遙感影像直接完成分類;再如經(jīng)大量實(shí)驗(yàn)表明,在植被指數(shù)、干旱指數(shù)、建筑物指數(shù)、地形指數(shù)等多個(gè)遙感經(jīng)驗(yàn)知識模型的引導(dǎo)下,深度網(wǎng)絡(luò)的分類性能可得到較為明顯的提升。

大幅面處理結(jié)果示例

通道選擇結(jié)果示例

3.建立統(tǒng)一的分類體系

從現(xiàn)狀出發(fā),針對現(xiàn)有樣本庫普遍存在的“分類體系不統(tǒng)一、傳感器種類單一、模型泛化能力弱”等問題,luojiaset是滿足ogc標(biāo)準(zhǔn)的業(yè)界最大遙感影像樣本數(shù)據(jù)集。

武漢.luojiaset對不同的遙感任務(wù)建立統(tǒng)一分類體系,形成樣本要素的采集要求、內(nèi)容和流程規(guī)范,可支持多級別、多類型遙感影像樣本庫的采集、制作、管理、共享、應(yīng)用,大幅提升影像標(biāo)注效率。

>;>;>;相關(guān)測試使用鏈接入口指引

luojiaset服務(wù)平臺(可游客身份訪問):

luojianet服務(wù)平臺(注冊賬號后可訪問):

luojianet源碼,可通過如下網(wǎng)址訪問:

(編輯:付曉歌)

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