平台架构
针对复杂场景下的雷达、遥感大数据智能处理与空间认知的应用瓶颈，在国产昇腾Atlas算力底座和MindSpore AI框架下，研发了遥感大数据智能解译平台——西电遥感脑，开放地物要素理解、目标检测识别、要素变化检测、视频智能解译四大功能。借助“AI+遥感”的全新模式，平台可应用于城镇规划发展、国土资源监测、灾害监测评估、实时目标监控、智慧城市建设等多种场景，为遥感数据处理提供技术支撑。
遥感影像大数据类脑解译系统
本系统为基于GPU和FPGA的遥感影像大数据类脑解译系统，即“遥感脑”。旨在解决“三高”光学遥感影像（高空间分辨率、高光谱分辨率、高时间分辨率）处理难度高带来的各种问题。
系统部分解译任务结果展示
项目数据为高分5卫星数据，河北地区，幅宽约为2083*2008，总计301个波段。使用右半边数据2083*1000的区域进行训练，对左半边区域进行测试结果如上。
部分标签及分类结果对比展示
项目数据为欧比特卫星数据，河北地区，幅宽约为5000*5000，总计32个波段。使用左半边数据5000*2500的区域进行训练，对右半边区域进行测试结果如上。
为遥感解译行业赋能
飞机舰船出港入港数量监控
多种数据库
静态影像（被动成像、主动成像）
动态影像
系统面向高分辨可见光遥感影像地物分类、目标检测、路网和水域提取、超分辨等问题。在遥感影像的感知、认知、推理、决策等方面建立了系统的类脑解译理论和方法。
基于光学图像和Lidar图像融合，设计解决遥感大场景下数据检测慢、定位差、精度低等问题的目标检测方法。
针对遥感影像的数据量大、信息丰富便于利用的特点，采用了最新的分布式高性能集群技术，建立了基于深度学习的目标检测与地物分类技术，研制了基于GPU和FPGA的遥感影像大数据类脑解译系统。
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