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极海已自控研发AI智能影像系列,不受制于美国出口限令

2020-01-09 10:40:42

摘要: 极海已自控研发AI智能影像系列,不受制于美国出口限令。

  导语:

  1月3日,美国突然采取措施限制人工智能软件出口,规定从美国出口特定类型地理空间影像软件的公司必须申请许可,才能向海外输送(出口至加拿大的情况除外)。

极海已自控研发AI智能影像系列,不受制于美国出口限令

  该新规由美国商务部下属的工业和安全局(BIS)发布,已于1月6日正式生效。

  这一消息令专注地理大数据领域的极海震惊和感慨。创立之初,我们就坚持深挖于人工智能领域,自主研发应对大规模影像解译工作的技术创新。从极智AI智能影像识别产品到DeepSat深度学习百宝箱,极海始终相信只有自主知识产权才是不受制于外部环境的资本。

  继2019年对华一系列集中在硬件,尤其是芯片等领域的限制举措后,2020伊始,特朗普政府又将黑手伸向了对全球化依赖更强的软件。

极海已自控研发AI智能影像系列,不受制于美国出口限令

  根据美国政府发布的限制人工智能软件出口的新规公开文件,其中提到的地理空间图像软件是指为训练深度神经网络以自动分析地理空间图像和点云而「专门设计」的软件。这类软件包括以下特征:

  提供图形用户界面,使用户能够从地理空间图像和点云中识别目标(如车辆、房屋等),以提取感兴趣对象的正面和负面样本;

  通过对正面样本进行大小、颜色和旋转归一化操作来减少像素变化;

  训练深度卷积神经网络以从正、负面样本中检测出感兴趣的目标;

  使用训练过的深度卷积神经网络,将正面样本中的旋转模式与地理空间图像中目标的旋转模式进行匹配,从而识别出地理空间图像中的目标。

极海已自控研发AI智能影像系列,不受制于美国出口限令

  可以预估到,这类软件中像ArcGIS、ENVI、ERDAS等空间信息处理软件都会受到出口的影响,而我国多领域的企业都非常依赖于这些软件,这一法令势必会对国内地理应用领域产生不小影响。

极海已自控研发AI智能影像系列,不受制于美国出口限令

  那么,美国为什么首当其冲限制出口地理空间图像软件呢?

  我们知道人类绝大部分的信息都是通过视觉去获取的,遥感卫星、街景车、无人机、火星探测器的设备,它们是人类的第三只眼睛。从卫星影像这类空间数据中能够获取非常多的信息。比如军事基地的分布,以及基地中各种机型的数量;国家能源设施的分布情况,从而推算能源的储量等等。

  这些信息对美国有着非常重要的军事战略意义,再加上当前国际形势紧张,美国政府一方面不想让竞争对手知道自己国家的情况,另一方面他们还可以掌握到全球所有国家的情况,预计之后,美国有可能还会限制高分辨率影像数据的出口。

  而遥感卫星和点云这类的空间数据加上特定的软件从中提取信息,里面有非常多的应用场景,除了军事领域,能源领域,还有农业领域,灾害等领域,这里面关键可以用两个字总结,准和快。

  准是软件/算法能够从卫星影像和点云数据中准确的提取出感兴趣的目标,而当前深度学习技术在这一方面特别精度可以达到非常高的水平,在某些情况下甚至能够超越人类。其次是快,卫星影像数据通常体量非常巨大,动辄数十TB的量级,这就要求软件能够高效的处理海量的影像数据。

  可以想象,如果这类软件兼具这两点技术,那么就极有可能每个月,甚至每周都会知道一个国家飞机分布在哪儿,又有哪些地方开始新建大型的项目工程,这些信息都有助于全方面掌握一个国家的方方面面内容。

  目前国内地理空间(遥感)影像处理软件还在发展初期,空间信息挖掘软件的缺失,在当今日益严峻的贸易战中,更凸显了它的重要性。

极海已自控研发AI智能影像系列,不受制于美国出口限令

  如何做到不受制于美国这一出口禁令?作为扎根于地理位置智能决策领域的极海,倍感肩头重任。

  2016年开始,我们一直专注于技术应用到卫星遥感影像等空间数据领域,进而有所突破,收获成果。

极海已自控研发AI智能影像系列,不受制于美国出口限令
极海已自控研发AI智能影像系列,不受制于美国出口限令

  在遥感影像制图的应用上,2017年极海自控使用3米分辨率的planet影像提取道路数据,但是3m对于对于偏远地区细小的道路的提取是远远不够的。2018年我们的道路提取模型,不仅可以提取0.3米分辨率下的道路,同时时模型的精度和速度也得到进一步的提升,模型的泛化能力也得到了进一步的加强。

  除了道路,我们也持续更新建筑物提取模型,在worldview高分辨率遥感影像上,极海对新的建筑物提取模型精度达到了93.7%,IOU达到了82%。

极海已自控研发AI智能影像系列,不受制于美国出口限令
极海已自控研发AI智能影像系列,不受制于美国出口限令

  目前,极海已研发了数十种地物搜索的模型。比如对机场的搜索,飞机的搜索。这两个搜索模型可以帮助我们了解全国甚至全球各个国家的军事设施情况;对港口,海面上各种船舶,大型的运货船和快艇的识别,可以帮助相关的执法部门打击非法捕鱼和非法偷渡的现象,进而帮助国家在南海地区监测其他国家的航母甚至舰艇入侵我国海域的情况;对各种油气储罐的识别,可以帮助环保部门排查污染源,帮助我们的投资机构进行投资决策;对各种桥梁的识别,从一个桥梁到多个,一条道路上好几个桥梁都可以准确的识别出来;对基础设施建设非常重要的电缆塔、车辆、绿茵场和建筑物的识别,可以帮助国家的“一带一路”建设,了解其他国家的建筑物情况,进行动态监测,帮助分析沿线国家的城市化工作情况。

极海已自控研发AI智能影像系列,不受制于美国出口限令

  在街景车制图的应用上,极海曾在北京六环之内研制的道路每隔一百米会有一个采样点,每个采样点会覆盖前、后、左、右四个方向三百六十度的街景数据。紧接着利用深度学习模型,将其中的建筑物、天空、绿化分割出来,计算其相应的占比,这样我们就可以得到每个采样点上三百六十度范围的建筑物、天空、绿化的占比情况。右上角这个图就是建筑物的占比情况,也就是视觉内的建筑物覆盖度。这些点聚合到极海研发的【自然街区】数据中,便可以得到每个街区的建筑物覆盖情况。

极海已自控研发AI智能影像系列,不受制于美国出口限令

  在无人机影像应用上,极海尝试赋能烟草种植管控,大家知道国家对烟草种植管控是非常严格的,你种的多少就要报上去多少,若是种植数量与上报数量不符,意味着部分烟草有可能留入到不法分子手里,导致市面上产生不少假烟的存在,这是不允许的。传统的方法主要通过人力去数,然后逐级上报,异常耗时费力。而我们只需要两个小时便可以完成烟田中近五万株苗的工作,随着计算资源的增加,更是可以将提取时间压缩至二十多分钟内,解决以往需要花费数月数人才能解决的问题。

极海已自控研发AI智能影像系列,不受制于美国出口限令

  在深度学习应用上,我们还和中科院的博士合作对火星的表面进行了研究,撞击坑是火星上的主要情况,我们采用深度学习技术对火星表面的撞击坑进行标定和识别。上图便是对火星全表面撞击坑识别和标记的结果,可以看到密密麻麻非常多。其中直径大于三千米的撞击坑有八百万,这些撞击坑聚合之后可以观察它的密度分布,帮助研究火星表层情况。

  经过4年的打磨,极海已经于2018年和2019年自主研发出适应于地理智能影像识别领域的两款产品:【极智AI影像智能产品】以及【DeepSat机器学习百宝箱】。

  极智AI影像智能产品

极海已自控研发AI智能影像系列,不受制于美国出口限令

  相比传统遥感处理方法。极智AI之影像智能产品可以从多源数据中学习、训练模型,智能地识别影像中的地物信息,用以预测各种生产生活中的指标。

  它的优势:

  50000+高精度谷歌遥感影像,67类矢量数据,提供多品类高品质训练样本。

  高精度影像分类与分割,可识别数十种地物自动分类,分割大量遥感影像。

  基于深度卷积神经网络构建的高精度学习模型,能够读取图片深度特征,并基于深度特征搜索相似影像。

极海已自控研发AI智能影像系列,不受制于美国出口限令

  因此,极智AI影像智能产品能够广泛应用于房产、城市管理、城市规划和国土资源等领域,提升建成区解析精度、监测违法建筑、黑臭水体、自然资源等项目活动的效率,大幅度缩减成本。

  拓展阅读

  极海新一代产品系列|极智AI之影像智能:从遥感、街景到火星

  DeepSat机器学习百宝箱

  比起极智AI影像智能产品单一性,极海Deepsat机器学习百宝箱进阶将机器学习、深度学习和地理大数据整合,构成一整套完整的产品:提供数据+算法+培训+硬件机器。

极海已自控研发AI智能影像系列,不受制于美国出口限令

  这是极海专门针对影像信息挖掘所研发的深度学习终端,帮助开发者对自己的数据进行一系列的操作。比如数据准备:将大影像裁剪成小块的影像,按照不同任务生成相应的训练集和测试集格式;训练和预测:训练深度卷积神经网络中的语义分割模型、验证模型结果、对新数据进行预测;以及一些后处理工具,比如结果矢量化,建筑物结果优化等等。

  目前,DeepSat机器学习百宝箱已累计多个真实案例——

  某企业

极海已自控研发AI智能影像系列,不受制于美国出口限令

  某企业的业务更多的是从遥感影像中提取目标信息,根据他们的业务特点,极海针对性的指导他们如何处理遥感影像、如何训练遥感影像、如何进行海量的预测。经过3次培训,该企业2位工程师用DeepSat,耗时1个月完成全国200多个城市的建成区提取工作,精度达95%,IOU为79%。

  某科研院所

极海已自控研发AI智能影像系列,不受制于美国出口限令

  某科研院所工程师在机器学习零基础、仅有一些基本编程能力的情况下,通过极海指导,针对他们的业务场景,帮助其梳理机器学习思路,构建水沙预测模型的特征数据处理方法,以及最终模型的构建。使得他们能够快速的在1.5个月中完成了水沙预测模型的构建工作,并在部里获得项目验收。

  某科研院所

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  某科研院所工程师们之前做java开发,对python、机器学习、深度学习并不了解。极海通过现场培训,协同帮助工程师们完成从测井数据的清洗、预处理到多源数据的存储、检索,到测井业务场景下,运用机器学习进行测井数据知识提取、语义分析、模型计算等。3次培训后,该院所2位工程师完成数据测井的智能分析系统,并通过院里的项目验收。

  除此以外,DeepSat还能应用于农田地块识别、江河湖海监测、建设用地监测等多类型想象空间的影像智能领域。

  拓展阅读

  极海机器学习百宝箱DeepSat上线

  极海机器学习终端DeepSat功能详解

  极海机器学习终DeepSat案例成效

  基于“极海机器学习终端”实现空间规划动态监测

  诚然,美国对地理空间影像软件的出口管制只是个开始,看似有可能对中国相关产业形成一定影响,但从另一个角度想,这一管制措施将更大地激发我们自主研发的能力。

  工业4.0的基础就是人工智能,以后的科技竞争的主战场还是在人工智能。你限制,我雄起,这是极海所看到的正向反馈。因为没有退路,所以更能体会实现科技自立才是根本。

  未来在地理空间影像识别版块,我们的目标是自主研发一套能够即准又快的卫星遥感影像管理、挖掘的云平台软件,为国家在这一关键领域提供坚实的技术后盾,去实现人工智能领域的弯道超车。

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[责任编辑:LEXI]
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