学习
实践
活动
工具
TVP
写文章

覆盖5大任务,30+特色模型,高性能、全流程开发套件PaddleRS助力遥感影像智能解译化繁为简

在模型层面,PaddleRS提供31个开箱即用视觉、遥感模型,涵盖经典算法与SOTA算法。 其中,14个模型为学界针对遥感数据特性设计遥感专用模型,19个模型支持处理具有任意数量波段输入。所有模型均配套完善训练、导出和部署教程。 () API均可实现一键读取,并转换为便于深度学习模型处理数组格式。 在影像预处理和数据增强方面,PaddleRS充分考虑了遥感影像通道多样性质,设计一套任意数量波段数据通用数据预处理/增强算子。 无论是商用遥感影像解译平台,还是免费闭源方案,都不能满足自主可控、自由分发和高度定制要求。

6920

FPGA图像处理算法

例如军事、公共安全、工业、航天航空、卫星遥感以及生命科学等各种领域。因此对图象处理技术要求也逐渐提高,需要数字图象设计朝着高效性和时效性方向发展,FPGA技术下图像处理系统算法越来越受到重视。 FPGA中主要部分就是可编程逻辑模块,这一模块能够落实逻辑功能,同时还可以参考设计要求,灵活选择设置或是连接,从而实现各种逻辑功能。 3、FPGA图象处理系统算法实现 图像算法处理系统中存储模块能够将提前准备好图象数据进行存储,运算单元负责各项计算任务,促进实现各种图像处理算法,只需要将其中数值进行更换即可。 控制模块负责图像算法处理系统中各种控制工作,辅助图像算法实施,并进行传输。 3.1、存储模块 随着FPGA技术不断发展,从前众多优秀设计人员留下了大量数字系统成果。 ,同时FPGA技术下编程工作中是不存在二维数组理念,为此主要是通过移位寄存器RAM来储存IP核,并落实邻域图象处理操作,实现各种数字图像处理算法

10320
  • 广告
    关闭

    9块9,云智绘帮您轻松搞定营销设计!

    10万模板,1亿优质图库,正版商用授权,涵盖电商、banner海报、新媒体配图、教育培训海报、H5等各种场景

  • 您找到你想要的搜索结果了吗?
    是的
    没有找到

    智能遥感:AI赋能遥感技术

    如何在传统方法基础上,构建观测数据到精准图像产品深度学习网络结构,设置面向不同应用图像优化指标体系,以大量历史数据和标注结果作为输入,实现网络结构对传感器物理模型和参数精确重构和逼近,形成基于人工智能技术多星一体化遥感图像精准处理能力 遥感目标要素分类识别方面,遥感数据中一般包含大量噪声,大多数现有的处理分析方法并未充分利用计算机强大自主学习能力,依赖信息获取和计算手段较为有限,很难满足准确率、虚警率等性能要求。 Bai 等人(2021)提出一种改进密集连接网络遥感图像超分辨重建算法。Dong等(2020)提出了一种改进反投影网络实现遥感图像超分辨率重建。 1.2遥感数据时空处理与分析近年来,陆续开展多源遥感时间与空间协同处理与分析方面开展研究工作,力求实现多源数据间互补协同、融合重建,提高遥感时空分析能力1.2.1遥感影像时间序列修复研究人员构建了大量时间序列遥感影像修复和重建方法 考虑到星上遥感数据实时处理对计算资源、存储资源限制,一些工作尝试在保留算法高性能前提下,减少模型参数,提高算法运算速度。

    22570

    点云库PCL:概述

    PCL 介绍 PCL(Point Cloud Library,点云库)是在吸收了前人点云相关研究基础上建立起来大型跨平台开源 C++ 编程库,它实现了大量点云相关通用算法和高效数据结构,涉及点云获取 目前,在各种提取地面点算法中,算法结果与实际结果之间差别较大,违背了实际情况,PCL中强大模块可以助力此处各种需求。 如何实现场景中物体有效分类与识别是移动机器人场景认知核心问题,目前基于视觉图像处理技术来进行场景认知是该领域重要方法。 每一套算法都是通过基类进行划分,试图把贯穿整个流水线处理技术所有常见功能整合在一起,从而保持了整个算法实现过程中紧凑和结构清晰,提高代码重用性、简洁可读。 libpcl keypoints: 实现不同关键点提取方法,这可以用来作为预处理步骤,决定在哪儿提取特征描述符。 libpcl range: 实现支持不同点云数据集生成范围图像

    5720

    PIE-Engine Studio学术论文正式发表——对国产遥感云计算平台一探究竟

    云计算基于“按需分配”和“共享资源”理念,为海量遥感数据存储、快速处理和分析提供了可能,遥感专用云计算平台也应运而生。 ▲美国“0Y521”出口限令:“用于自动分析地理空间图像软件” 目前,GEE已提高了注册门槛,国内新用户正常使用该平台越来越难,并且使用过程及处理结果下载受网络情况影响较大。 在这样背景下,航天宏图针对大数据时代遥感应用在国内面临问题,自主研发PIE-Engine Studio时空遥感云计算平台,构建共享数据、算法和计算资源开放环境,实现遥感数据按需获取以及海量数据快速处理 文章主要内容 文章首先介绍了中国自主遥感云计算平台PIE-Engine Studio系统架构,平台目前包含数据资源以及支持算子;然后介绍了平台计算流程,包括计算脚本编译、计算过程优化、计算计划执行和计算结果返回等关键过程 二者差值 因此,由航天宏图研发基于共享、开放中国自主遥感云计算平台 PIE-Engine Studio,可为地球科学领域研究提供数据和算力支持,将有助于推进中国遥感云计算平台发展进程,推动国产卫星数据在云计算平台上应用

    11120

    技术科普|常用点云后处理软件介绍

    08 Potree Potree是由奥地利维也纳工业大学计算机图形与算法研究中心研发一款基于WebGL开源点云数据三维可视化工具。 该软件从算法设计到软件构架、代码实现均为激光雷达团队独立完成,具有完全自主知识产权。 支持面向多任务并行定制化流式处理,提升数据自动化处理效率和行业应用业务水平;采用微内核+插件式开发设计,灵活、可靠并支持二次开发(详情:关注微信公众号“PCM与点云处理”获取下载链接)。 07 优立海量三维数据平台 UdStream是深圳优立视觉科技有限公司推出一款三维数据处理及可视化软件,集成了无限细节算法(Unlimited Detail 简称UD)技术,进行数据集中存储 遥感图像处理课程汇总 32篇深度学习与遥感论文推荐 GEE Deep Learning GEE学习资料汇总与分享 面向科研人员免费遥感数据集 GEE - A Review第二篇 近期发布地理空间数据共享资源汇总

    49420

    Geegle Earth Engine - A Review

    免费使用GEE平台可通过Explorer Web应用程序访问(1)PB公共遥感图像和其他即用型产品;(2)使用Google计算基础架构高速并行处理和机器学习算法;(3)具有开发环境应用程序编程接口 4.4 遥感数据分析 4.4.1 机器学习技术 机器学习是人工智能一个子集,它处理算法设计以训练模型以做出决策或预测(Huang & Jensen,1997)。 视觉解释准确结果需要具有专业知识,需要研究地理区域以及接受遥感培训口译员。 借助GEE图像处理工具和各种分辨率遥感图像,用户已将GEE用于图像处理技术,例如图像镶嵌,云计算和错误检测。 由于遥感图像固有特性(例如非正态分布数据)和混合像素存在,实现复杂算法(例如ISODATA,模糊K均值,概率K均值和基于内核聚类方法)至关重要。 通过归纳总结得出以下8条结论: (1)GEE云计算平台具有PB级卫星图像,强大计算能力,高级应用程序编程接口(API)和可用机器学习算法,使研究人员能够在各种遥感应用程序中处理大量地理大数据。

    13020

    1024bit以上大位宽可重构包处理器可编程CRC算法设计实现

    从2013年开始,斯坦福大学Nick McKeown 教授为了充分解放数据平面的编程能力于2014 年首次设计并提出了数据平面特定领域编程语言P4,经提出就得到了学术界和工业界广泛关注和认可。 本文介绍主要内容是为了配合硬件实现编程PISA处理器,特别实现了一种在硬件实现时为支持不同数据位宽下灵活可编程CRC架构。 循环冗余校验算法编程实现可以实现更好可重用性;因此,无需修改电路即可支持广泛应用。需求可以在iSCSI [6]和P4 [7]找到。使用特定电路架构来保证可编程性[8],但不适用于FPGAs。 我们验证了使用HWICAP IP核对循环冗余校验算法现场可编程门阵列实现进行重新编程可行性。不考虑总线宽度,导致资源利用率小且恒定; 2. 板级实现和与其他作品比较可以在本文扩展版本中找到[11]。 ? 结论和未来工作 本文提出了两种算法和一种方法来实现低成本、高性能和可编程循环冗余校验计算。

    43510

    PCL点云库(Point Cloud Library)简介

    转自公众号 机器视觉 什么是PCL PCL(Point Cloud Library)是在吸收了前人点云相关研究基础上建立起来大型跨平台开源C++编程库,它实现了大量点云相关通用算法和高效数据结构, 如何实现场景中物体有效分类与识别是移动机器人场景认知核心问题,目前基于视觉图像处理技术来进行场景认知是该领域重要方法。 目前,在各种提取地面点算法中,算法结果与世界结果之间差别较大,违背了实际情况,PCL中强大模块可以助力此处各种需求。 每一套算法都是通过基类进行划分,试图把贯穿整个流水线处理技术所有常见功能整合在一起,从而保持了整个算法实现过程中紧凑和结构清晰,提高代码重用性、简洁可读。 如ICP等; libpclkeypoints:实现不同关键点提取方法,这可以用来作为预处理步骤,决定在哪儿提取特征描述符; libpcl range :实现支持不同点云数据集生成范围图像

    1.4K30

    PCL库简要说明

    PCL(PointCloudLibrary)是在吸收了前人点云相关研究基础上建立起来大型跨平台开源C++编程库,它实现了大量点云相关通用算法和高效数据结构,涉及到点云获取、滤波、分割、配准、检索、特征提取 如何实现场景中物体有效分类与识别是移动机器人场景认知核心问题,目前基于视觉图像处理技术来进行场景认知是该领域重要方法。 激光遥感测量 能够直接获取高精度三维地面点数据,是对传统测量技术在高程数据获取及自动化快速处理方面的重要技术补充。 目前,在各种提取地面点算法中,算法结果与世界结果之间差别较大,违背了实际情况,PCL中强大模块可以助力此处各种需求。 注册库包含了大量点云注册算法,其可以处理点集数据不论是否为有序。例如,PCL在强注册算法下,可以将拒绝坏点集而只将好点集注册。 ?

    78150

    谷雨钜献 | 用深度学习理解遥感图像,识别效率提升90倍,PaddlePaddle&中科院遥感地球所

    想要回答这些问题,需要先回答—— 为什么原来处理遥感图像很慢? 利用遥感图像监测地表,是一个持续过程。 中科院遥感地球所研究人员说,其中最大难点就在于,同一个地方环境和气候,每年都会发生变化。 这会对理解遥感图像算法造成极大影响。 最直接体现就是,原本针对这些地方构建算法,过了一年之后,就要有针对性地调优,适应这些变化,不然就会“罢工”。 而且, 这些算法都与人经验有很强关联性,如果设计算法的人离职,整个算法就难以为继了。 需要注意是,这些算法并不是自动化,仍旧需要人工去配合。 图像识别,可以说是当前AI领域比较成熟技术了,各种用于图像理解深度学习模型层出不穷,而且在特定领域已达到了人类同等水准。 这些问题存在,让现有的深度学习算法很难直接应用到遥感图像理解任务中。

    58330

    听说这是CCF遥感地块分割比赛冠军“获胜法宝”!

    本次比赛首度设立了全新自主平台”赛道,百度首发 “遥感影像地块分割” 赛题,飞桨作为该赛题指定深度学习平台为选手提供技术支持。 本次大赛旨在利用人工智能技术,对多来源、多场景异构遥感影像数据进行充分挖掘,打造高效、实用算法,提高遥感影像分析提取能力。 ? ;最后,我们设计了一个动态优先级算法,动态地进行不同类别的覆盖(主要考虑水体与道路类覆盖优先级)。 Kaggle优胜者详解:如何用深度学习实现卫星图像分割与识别 为不同类别训练特定模型; 对数据先归一化为具有零均值和单位方差,之后进行数据增强过采样; 在测试时候滑动窗口拼接,TTA平均输出; 后处理简单使用扩展和腐蚀操作 CRF后处理 有关“CRF+填孔后处理”,具体可参考文章“【图像处理】python实现全连接CRFs后处理”; 代码参考: https://github.com/Gurupradeep/FCN-for-Semantic-Segmentation

    1.1K21

    谷雨纪事:深度学习理解遥感图像 | PaddlePaddle与中科院遥感地球所联手保护土地资源

    想要回答这些问题,需要先回答—— 为什么原来处理遥感图像很慢? 利用遥感图像监测地表,是一个持续过程。中科院遥感地球所研究人员说,其中最大难点就在于,同一个地方环境和气候,每年都会发生变化。 这会对理解遥感图像算法造成极大影响。 最直接体现就是,原本针对这些地方构建算法,过了一年之后,就要有针对性地调优,适应这些变化,不然就会“罢工”。 而且, 这些算法都与人经验有很强关联性,如果设计算法的人离职,整个算法就难以为继了。 需要注意是,这些算法并不是自动化,仍旧需要人工去配合。 图像识别,可以说是当前AI领域比较成熟技术了,各种用于图像理解深度学习模型层出不穷,而且在特定领域已达到了人类同等水准。 这些问题存在,让现有的深度学习算法很难直接应用到遥感图像理解任务中。

    92230

    遥感学习武林秘籍分享

    因此,针对高分辨率遥感信息提取中所遇到各种新问题(高维数据处理等),深入挖掘和研究其他领域算法,提升高分辨率遥感影像信息提取能力与效率是本方向主要发展趋势。 5.高维遥感大数据处理低维结构建模:研究稀疏表达和低秩逼近理论,能够准确发现与捕捉高维遥感数据低维本征特征,可以解决遥感图像处理中现存众多难题。 对于一般背景工科研究生,可以考虑将机器学习研究方向引入遥感图像处理中。 7.多角度遥感影像处理及应用:多角度遥感数据以其独特角度维信息为各种遥感应用带来可能,逐步引起国内外重视,使其处理和应用具有广阔前景。 16.遥感应用——通用光谱模式分解算法及植被指数:由于高光谱图像具有很高光谱分辨率,因而能够提供更为丰富地物细节,有利于地物物理化学特性反演。

    17520

    农林业遥感图像分类研究

    例如,人体图像数据看起来要复杂得多,因为它包含各种不同纹理和形状子对象(面部,手部,衣服等)。因此,优化传统图像分割以及深度学习技术来设计用于农林业遥感图像分割算法是非常重要。 由于农林业遥感图像场景复杂,使用传统图像处理分割算法效果差且泛化性能弱,本文使用深度学习方法,在现有的深度学习模型上训练,优化,最终提出一种一种优化后深度学习模型,经测试,该模型在收集农林业遥感图像数据集上可以准确分割出所需对象 难以创建识别各种场景实例高鲁棒性算法同时需要避免网络过拟合。 然而,多光谱图像分辨率高,并且可以通过处理获得清晰彩色图像,这非常适合于计算机视觉领域中各种算法。 目前关于多光谱图像语义分割研究很少。 一些使用光学指数进阂值法分割。 本章介绍了图像分割常见指标,并依据农林业遥感图像特点设计神经网络优化方法,并依据该方法对收集遥感图像数据进行实验分析。 总结与展望。

    8620

    Object Detection in Optical Remote Sensing Images: A Survey and A New Benchmark

    摘要:最近已作出大量努力,提出光学遥感图像各种目标检测方法。然而,目前对光学遥感图像中目标检测数据集调查和基于深度学习方法还不够完善。 1、简介遥感技术迅速发展大大增加了遥感图像数量和质量,可以用来描述地球表面的各种物体,如机场、飞机、建筑物等。这自然对通过自动分析和理解卫星或航空图像进行智能地球观测提出了强烈要求。 近年来,基于深度学习算法以其强大特征表示能力在各种视觉识别任务精度基准中占据了主导地位。 3、地球观测系统中目标检测研究进展综述在过去几年里,人们探索了许多目标检测方法来检测地球观测社区中各种地理空间对象。Cheng等在2016年对光学遥感图像目标检测算法进行了全面综述。 如图4所示,我们在小型实例和大型实例之间实现了良好平衡。此外,不同类别目标的显著尺寸差异使得检测任务更具挑战性,因为这要求探测器必须足够灵活,能够同时处理小尺寸和大尺寸目标。??

    3.8K52

    Google Earth Engine - A Review第二篇

    此外,有监督机器学习算法,如随机森林(RF)被更广泛地应用于图像分类任务中。GEE还被广泛应用于土地覆盖/土地利用(LCLU)分类、水文、城市规划、自然灾害、气候分析和图像处理等领域。 04 使用GEE研究国家分布 05 GEE应用领域 06 GEE中可用数据集列表 NO.07 Conclusion 大地理数据激增以及云计算和大数据处理服务最新进展正在改变遥感未来 GEE提供大量遥感数据集(如存档陆地卫星和哨兵图像)有助于研究人员应对全球挑战和环境问题,如全球变暖、气候变化、大面积LCLU分类以及几十年来景观监测。 GEE还包含数百个预先构建功能,可以方便地被不同用户理解和使用。通过JavaScript基本知识,用户还可以实现自己算法。 然而,不可否认是,GEE提出了一种新地理空间数据处理方法,解决了遥感研究人员面临几个大数据难题。基于GEE出版趋势,很明显,而且在任何对使用地球观测数据集感兴趣社区中也更受欢迎。

    8910

    最新ENVI遥感图像处理工作站集群硬件配置推荐

    ENVI遥感图像处理软件介绍 ENVI 是图像处理和分析软件行业标准。图像分析师、GIS专业人员和科学家使用它从地理空间图像中提取及时、可靠和准确信息。 image.png ENVI可以从最新和最流行卫星和机载传感器(例如卫星、小型卫星、航空或无人机系统 UAS),摄取由各种数据,例如:全色、高光谱、多光谱、激光雷达LiDAR、合成孔径雷达 遥感图像广泛用于地球气候、土地、交通、国防领域,遥感设备获取图像越来越精细,数据量巨大,动辄几百TB,甚至PT级,做好图像处理和数据分析,需要更快计算硬件设备和高效算法遥感图像处理软件。 二. 遥感图像处理主要环节计算特点 光影魔术手拼图12.jpg 三.ENVI遥感图像处理硬件配置方案 基于ENVI软件、深度学习模块、雷达图像模块、ENVI Server等产品,量身定制最新计算架构,我们给出相应配置推荐 (2)是目前市场上,第一个针对遥感图像处理计算要求优化设计,【计算节点】配备CPU高频+有限多核架构,保证整个处理过程中单核、多核计算都能达到最高效能。

    47270

    扫码关注腾讯云开发者

    领取腾讯云代金券