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GIS+AI:地理人工智能應(yīng)用或?qū)⒂瓉砭畤?/h1>

2020-05-26 來源:鳳凰網(wǎng)
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隨著新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革的加速演進(jìn),以人工智能為代表的新一代信息技術(shù)正在為越來越多的行業(yè)注入新的動能。

然而,在實(shí)際業(yè)務(wù)場景中,人工智能往往只是其中的一環(huán),它需要與已有的技術(shù)進(jìn)行結(jié)合,才能發(fā)揮最大價(jià)值。這就涉及到不同應(yīng)用環(huán)境的整合和切換。同時(shí),并不是每個人都熟知人工智能艱澀的底層原理和復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)方式。這些無疑為人工智能的應(yīng)用落地,筑起了高高的門檻。

是否可以快捷高效地一站式部署人工智能的能力,無需在不同的應(yīng)用環(huán)境中反復(fù)切換,而且入口多樣化,簡單易上手?全球空間分析領(lǐng)域的知名企業(yè)Esri在今年推出的全新產(chǎn)品ArcGIS 10.8中,在解決這些問題方面為其用戶交出了一份滿意的答卷。

最新發(fā)布的ArcGIS 10.8,在深度學(xué)習(xí)能力方面做出了重大提升,旨在通過“GIS+AI”的新模式,進(jìn)一步提升用戶對空間數(shù)據(jù)的洞察力,讓地理人工智能為業(yè)務(wù)注入新的動能。

眾所周知,深度學(xué)習(xí)與GIS結(jié)合主要在計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域。GIS中有大量衛(wèi)星、航空航天、無人機(jī)圖像,利用深度學(xué)習(xí)可以完成如圖像分類、對象檢測、語義分割和實(shí)例分割等許多計(jì)算機(jī)視覺任務(wù)。這些任務(wù)在GIS中有很多對應(yīng)的應(yīng)用場景。比如,對遙感影像等進(jìn)行分類,從衛(wèi)星或無人機(jī)影像中識別特定對象,進(jìn)行土地使用分類或道路提取等。如此一來,計(jì)算機(jī)就真的如我們?nèi)祟惖摹俺壯劬Α币话悖梢詭椭覀內(nèi)ネ瓿稍S多艱巨的工作任務(wù)??梢灶A(yù)見,由此地理人工智能的相關(guān)應(yīng)用必將邁入新的臺階,呈井噴之勢。

就像斯坦福教授李飛飛曾在TED演講中暢想的那樣:“當(dāng)機(jī)器可以‘看到’時(shí),醫(yī)生和護(hù)士會獲得一雙額外的、不知疲倦的眼睛,幫他們診斷病情、照顧病人;汽車可以在道路上行駛得更智能、更安全。我們會發(fā)現(xiàn)新的物種、更好的材料,還可以在機(jī)器的幫助下探索從未見過的前沿地帶?!?/p>

下面,我們就來看看ArcGIS 10.8具體在哪些方面進(jìn)行了提升:

內(nèi)置大量深度學(xué)習(xí)模型,支持豐富的應(yīng)用場景

在ArcGIS 10.8中,新增支持6個深度學(xué)習(xí)模型,分別是目標(biāo)檢測模型SSD和RetinaNet,像素分類模型UNet和PSPNet,圖像分類模型Feature Classifier,以及實(shí)例分割模型MaskRCNN,全面覆蓋4大場景。

 深度學(xué)習(xí)全流程支撐,無需切換工作環(huán)境

深度學(xué)習(xí)典型的三大工作過程為:樣本準(zhǔn)備、模型訓(xùn)練以及訓(xùn)練后的推理與分析。

ArcGIS在早前版本中,就推出了深度學(xué)習(xí)工具箱,提供樣本標(biāo)注、樣本導(dǎo)出以及推理分析等系列工具。隨著新版本發(fā)布,ArcGIS全新內(nèi)置了大量豐富的模型,使得ArcGIS實(shí)現(xiàn)了深度學(xué)習(xí)的全流程支持,在ArcGIS環(huán)境中即可完成深度學(xué)習(xí)完整工作過程,無需切換到其他環(huán)境中。

  多種入口,即拿即用

ArcGIS的深度學(xué)習(xí)能力是通過GP工具或接口形式提供給用戶,它將深度學(xué)習(xí)復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)進(jìn)行了封裝,只暴露必要的參數(shù),并以工具或接口的方式,內(nèi)置在ArcGIS多個產(chǎn)品中。用戶無需了解艱澀的深度學(xué)習(xí)底層原理,可以像使用其它工具一樣使用深度學(xué)習(xí)技術(shù),即拿即用,且簡單易用,極大降低了使用門檻。

 強(qiáng)大的后處理與分析能力,完整支撐應(yīng)用閉環(huán)

ArcGIS在前期的數(shù)據(jù)管理和預(yù)處理,如基于鑲嵌數(shù)據(jù)集的大規(guī)模影像數(shù)據(jù)的管理和樣本數(shù)據(jù)采集、編輯和預(yù)處理,以及深度學(xué)習(xí)結(jié)果出來之后的后處理和分析方面,擁有天然的優(yōu)勢。

ArcGIS龐大的空間分析工具箱就像一座寶庫,其中有超過1200種工具可供用戶選擇,如眾數(shù)濾波工具可以移除誤分類的像元,邊界清理工具可以對區(qū)域進(jìn)行平滑處理,Nibble工具去除小區(qū)域……這些工具結(jié)合Model Builder強(qiáng)大的建模能力,就可以打造出一套深度學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)后處理和分析的專用工具箱,讓深度學(xué)習(xí)的結(jié)果與業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)相結(jié)合進(jìn)行進(jìn)一步的空間分析,并借助ArcGIS平臺已有的各種即拿即用的應(yīng)用程序快速搭建應(yīng)用,將分析的結(jié)果在組織內(nèi)進(jìn)行分享,讓數(shù)據(jù)最大化地產(chǎn)生價(jià)值。

6月17-19日,由易智瑞公司主辦的“2020 ArcGIS空間信息技術(shù)開發(fā)者大會”將以線上直播的形式舉行。屆時(shí),ArcGIS 10.8將正式亮相。與此同時(shí),將有專題講座深度剖析ArcGIS平臺在深度學(xué)習(xí)方面的重大提升。




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