近日，基于昇騰AI，北京國遙新天地的遙感影像智能解譯平臺解決方案與昇騰Atlas系列硬件和全場景AI框架昇思MindSpore完成兼容性測試。該方案將遙感數(shù)據(jù)處理算子與人工智能相結(jié)合，在針對SAR（合成孔徑雷達(dá)）影像、光學(xué)遙感影像等150GB左右的遙感數(shù)據(jù)進(jìn)行目標(biāo)檢測推理時(shí)，相比行業(yè)現(xiàn)有推理速度提升約15%。推動AI核心技術(shù)深度學(xué)習(xí)在遙感領(lǐng)域應(yīng)用落地的同時(shí)，也為遙感的數(shù)字化轉(zhuǎn)型升級助力。

伴隨人工智能技術(shù)的快速發(fā)展和遙感影像應(yīng)用需求的不斷增加，如何更好地利用AI對遙感影像進(jìn)行智能解譯？如何管理海量的遙感數(shù)據(jù)？如何有效提高算法模型的推理與訓(xùn)練能力，進(jìn)而使其在遙感數(shù)據(jù)處理上有更加出色的表現(xiàn)？這些問題都已成為遙感領(lǐng)域蓬勃發(fā)展的關(guān)鍵。

基于昇騰AI基礎(chǔ)軟硬件平臺，依托河北人工智能計(jì)算中心，北京國遙新天地與華為共同孵化的遙感影像智能解譯平臺解決方案擁有以下優(yōu)勢：

①

硬件方面

使用昇騰Atlas系列硬件作為遙感數(shù)據(jù)處理的主要設(shè)備。由于現(xiàn)有目標(biāo)檢測算法的底層架構(gòu)仍是以卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為主的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，其計(jì)算往往需要執(zhí)行大量的乘積操作，通常是數(shù)十億和數(shù)萬億次的迭代，運(yùn)算效率很低。昇騰硬件的NPU，不僅相比于常規(guī)的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算模式有更高的規(guī)律性，而且針對AI算法進(jìn)行了特定的調(diào)優(yōu)設(shè)計(jì)，加速了算法的運(yùn)行速度，解決了傳統(tǒng)硬件在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)運(yùn)算時(shí)效率低下的問題。

②

軟件方面

深度嵌入全場景AI框架昇思MindSpore，可提供當(dāng)下常用的遙感影像目標(biāo)檢測算法模型，其中包括在遙感目標(biāo)檢測上有良好檢測效果的Faster R-CNN、SDD、YOLOv5等。在本方案中采用的是兼顧精度與速度的YOLOv5模型作為遙感目標(biāo)檢測的主要模型，如在進(jìn)行一階段檢測時(shí)，YOLOv5模型能能夠在保障檢測精度的前提下，達(dá)到預(yù)期的檢測速度。此外，AI框架昇思MindSpore所提供的目標(biāo)檢測模型能與昇騰Atlas系列硬件完美契合，可使算法模型更好地調(diào)用昇騰硬件的NPU完成計(jì)算過程的加速處理任務(wù)。

③

推理方面

一般情況下遙感影像是附帶地理信息的tif或是tiff影像，且其大小往往是GB級的，是普通圖像數(shù)據(jù)的十倍到百倍大小。這樣級別的數(shù)據(jù)難以直接輸入模型。因此針對遙感影像，該方案先用遙感數(shù)據(jù)處理算子對原始影像進(jìn)行處理使其符合算法模型的輸入標(biāo)準(zhǔn)，再對海量遙感數(shù)據(jù)做推理計(jì)算，并在推理結(jié)束后通過后處理遙感算子整合推理結(jié)果，最終獲取目標(biāo)所在位置的地理信息。結(jié)合實(shí)踐可知，通過遙感數(shù)據(jù)處理算子與推理算法相結(jié)合的方法，可達(dá)到既縮短處理時(shí)間又提升推理速度的雙重效果。

④

訓(xùn)練方面

首先使用基于華為的一站式開發(fā)平臺ModelArts內(nèi)部的樣本管理界面，對存儲的樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)簽繪制、樣本剔除等操作，方便了對遙感數(shù)據(jù)樣本的管理與處理工作；

然后再使用ModelArts平臺開啟對模型的一鍵訓(xùn)練功能，在訓(xùn)練過程中可通過可視化窗口對當(dāng)前訓(xùn)練批次、當(dāng)前LOSS值等關(guān)鍵信息進(jìn)行查看；

最后獲取模型結(jié)果時(shí)通過ModelArts平臺內(nèi)部等代碼管理模塊對Learning rate、Batchsize等關(guān)鍵參數(shù)進(jìn)行修改，并能根據(jù)不同的修改獲取有對比的訓(xùn)練結(jié)果。總的來說，該方案將數(shù)據(jù)存儲、一鍵啟動訓(xùn)練、模型參數(shù)修改等功能集成在一起，可使訓(xùn)練過程更加流暢便捷，有效的提高遙感目標(biāo)檢測的效率。

截止目前，該方案已在浙江省多市縣內(nèi)完成試點(diǎn)，備受好評。例如在浙江某縣所屬鎮(zhèn)上，先使用無人機(jī)采集優(yōu)于5cm分辨率的高清遙感影像數(shù)據(jù)，再使用該方案提取垃圾點(diǎn)位、三改一拆、水利等治理要素，實(shí)現(xiàn)「一圖感知一圖統(tǒng)管」的目的。更進(jìn)一步增加建設(shè)大屏分析決策系統(tǒng)，以圖表的形式對治理效果進(jìn)行可視化展示，實(shí)現(xiàn)長效治理，輔助地方管理機(jī)構(gòu)進(jìn)行智慧研判與科學(xué)決策。

翻看過往，可將時(shí)間回溯到2022年3月，北京國遙新天地與華為在河北人工智能計(jì)算中心初次達(dá)成合作意向。雙方明確了基于昇騰AI就遙感領(lǐng)域進(jìn)行場景化創(chuàng)新與應(yīng)用落地，共同繁榮昇騰AI產(chǎn)業(yè)生態(tài)。

當(dāng)前，昇騰AI產(chǎn)業(yè)的發(fā)展進(jìn)入全面升級的新階段，華為將攜手北京國遙新天地等合作伙伴一起，凝聚各方智慧，不斷突破向上，與生態(tài)伙伴共成長，以人工智能技術(shù)帶動數(shù)字經(jīng)濟(jì)騰飛，使能千行百業(yè)智能化升級，共同推進(jìn)中國人工智能產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。