打造遥感AI“硬核国产芯”:EasyFeature全栈自主破封锁

        当今世界格局下,科技自主创新已上升为国家安全命脉。2020年,地理空间图像自动分析软件被美国列入禁运“黑名单”;2022年,中国获取高端AI算力的通道再度被“卡脖子”——英伟达高性能GPU对华销售禁令落地,这些冰冷的事件为关键领域敲响警钟。遥感信息作为国土资源监管、灾害监测、国防建设的核心支撑,其核心技术与数据分析命脉若受制于人,无异于国家战略安全的重大隐患。突破技术围堵,实现遥感地理计算关键环节的全栈自主研发与可控,成为攸关国家安全与产业发展的必答题。在此背景下,中勘迈普的EasyFeature以全栈自主知识产权解决方案回应时代挑战。

        解困“卡脖子”的核心战略在于构建独立自主的技术体系。EasyFeature以“硬核三支柱”构筑坚实底座:其一,扎根“芯”魂:采用华为昇腾AI全国产化硬件平台,为复杂遥感模型训练与推理提供强大且可信赖的算力引擎;其二,奠基框架之本:以武汉大学发布的国际首个开源遥感深度学习框架LuojiaNet为地基搭建起适应地理空间数据特性的深度学习基座,打破国外模型垄断格局;其三,赋能智脑实践:搭载胡翔云教授带领研发团队打造的“星云空天”大模型及其系列实用化应用软件,让抽象智能能力高效转化为地理空间分析与服务的落地成果。

        这“三驾马车”并非孤立创新,而是在EasyFeature平台中实现了深度“链合”。作为行业首个实用化AI硬件+AI基础框架+AI遥感应用软件全栈国产自主一体化方案,EasyFeature标志着资源受限环境下全链路解决方案已破茧而出。它无需依赖境外生态,确保了数据与计算流程全程安全可追溯。其在广东省自然资源厅的成功部署,就是国产化成果经受实践检验的有力印证。这套系统显著提升了相关领域的分析精度与响应效率,为国土空间规划、执法监察、应急响应等领域提供了强大的底层支撑。

        EasyFeature所代表的,不仅是单一软硬件产品的技术突围,而且是全栈自主地打通了从底层算力、基础框架到顶层应用的核心链条,为应对技术封锁、保障关键信息基础设施安全构筑起坚固的国产化护城河。在当今这个挑战与机遇并存的时代,唯有坚定深耕自主研发、构建完整生态,才能真正掌控“命门”、砥砺前行。

内容概要:该论文针对无人机遥感影像中城市地表水提取精度不高的问题,提出了一种改进的 UE-Net6 方法。通过构建不同深度的 U-Net 模型(5/6/7 层)对比,发现 U-Net6 效果最优。该模型采用了 ELU 激活函数替代 ReLU,引入 Dropout 正则化防止过拟合。实验表明,UE-Net6 在水体提取精度上显著优于 U-Net、SegNet 和 FCN 等传统模型,能有效实现复杂背景下小区域水体的精确提取。此外,论文详细介绍了 UE-Net6 的网络结构、改进点、数据预处理、损失函数设计、精度评价指标以及训练建议等内容。; 适合人群:具备一定深度学习遥感影像处理基础的研究人员和工程师。; 使用场景及目标:①用于城市地表水的高精度提取,特别是在复杂背景下小区域水体的识别;②研究 U-Net 网络结构的改进方法,如激活函数的选择和正则化策略;③探索无人机遥感影像在环境监测、水资源管理等领域的应用。; 其他说明:该论文不仅提供了完整的 UE-Net6 模型代码实现,还通过详细的实验结果和可视化分析展示了模型的优势和局限性。建议读者在实践中结合实际数据集进行训练和优化,并关注模型在不同环境条件下的表现,特别是针对阴影反射率较高的水体和浑浊水体的识别问题。同时,论文提出了未来的研究方向,如多光谱融合和计算效率优化等。
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