方案介绍
伴随人工智能技术的快速发展和遥感影像应用需求的不断增加，如何更好地利用AI对遥感影像进行智能解译？如何管理海量的遥感数据？如何有效提高算法模型的推理与训练能力，进而使其在遥感数据处理上有更加出色的表现？这些问题都已成为遥感领域蓬勃发展的关键。
该方案基于昇腾AI基础软硬件平台，将遥感数据处理算子与人工智能相结合，在针对SAR（合成孔径雷达）影像、光学遥感影像等150GB左右的遥感数据进行目标检测推理时，相比行业现有推理速度提升约15%。推动AI核心技术深度学习在遥感领域应用落地的同时，也为遥感的数字化转型升级助力。
优势亮点
- 1、硬件方面：使用昇腾Atlas系列硬件作为遥感数据处理的主要设备。不仅相比于常规的深度神经网络计算模式有更高的规律性，而且针对AI算法进行了特定的调优设计，加速了算法的运行速度，解决了传统硬件在神经网络运算时效率低下的问题。
- 2、软件方面：深度嵌入全场景AI框架昇思MindSpore，可提供当下常用的遥感影像目标检测算法模型，包括在遥感目标检测上有良好检测效果的Faster R-CNN、SDD、YOLOv5等。
- 3、推理方面：先用遥感数据处理算子对原始影像进行处理使其符合算法模型的输入标准，再对海量遥感数据做推理计算，并在推理结束后通过后处理遥感算子整合推理结果，最终获取目标所在位置的地理信息，达到既缩短处理时间又提升推理速度的双重效果。
- 4、训练方面：将数据存储、一键启动训练、模型参数修改等功能集成在一起，可使训练过程更加流畅便捷，有效的提高遥感目标检测的效率。