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      随着遥感技术得到快速的提升，提供高精度、高效率、高安全性、算法可进化性的遥感AI解译软件越来越成为国土变化检测和国土规划需要，能对决策者的重要决定提供参考方向，为未来的城市或农业规划以及生产等社会内容，提供了有力的帮助。针对水务水利行业，我们提供水体智能化提取解决方案。

一、方案描述

      我公司自动解译软件基于深度学习技术的地物要素目标智能分类识别技术，卷积神经网络是当今科学研究领域中典型的一种神经网络，在计算机视觉以及数据科学等领域获得了很多里程碑式的成果。在大规模图像数据分析中有令人惊叹的表现，现在已被广泛应用于人工智能等领域中。

二、方案组成

      适应1-3米不同分辨率的水体检测模型，适应不同分辨率影像的水体检测。在经过不断的模型研发和测试之后，已构建较为稳健的水体提取应用模型，针对实际水体地物识别应用场景、进行相应的智能解译算法开发；

      变化图斑最小面积筛选功能，输出结果格式shapefile，geojson等格式输出；

      文件夹输入功能，能够进行文件夹内文件批量处理操作；

      支持处理过程设定分块处理及矢量结果合并，支持水体典型地物的半自动编辑；支持3波段影像。

三、方案特色

• 高精度

      水体自动解译软件相较于传统的监督分类体系精度更高，是基于全卷积网络（CNN）与条件随机场（CRF）算法，通过大规模样本训练，建立通用的软件模块，应用于针对水体的地物自动识别。实践表明，神经网络在数据处理速度和地物分类精度上均优于最大似然分类方法，全卷积网络（CNN）与条件随机场（CRF）算法能够有效提升机器智能解译精度，能够满足自然资源领域卫片执法、耕地违法乱占等需要。

• 高效率

      自动解译软件能够实现遥感影像智能解译基础平台动态监控功能和智能调度功能，能够最大限度利用硬件资源，充分利用计算资源，实现在最短的时间内完成遥感影像水体自动解译。

• 高安全性

      自动解译软件支持在隔离的内网环境中部署，或搭建专属网络，通过内网部署保障数据安全不泄密。

• 算法可进化

      自动解译软件能适应不同的环境不同的问题，而且在大多数情况下都能得到比较满意的有效解，除此之外，支持通过大量样本提升解译准确率，随着样本库的发展和丰富，人工智能算法会不断优化，实现通过不同类型的样本生成不同业务场景的算法模型。