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华为Atlas:AI遥感的“碧空慧眼”

遥感就像天空中的“眼睛”。通过遥感技术,我们可以看到更多,更深刻,更清晰。

简而言之,遥感是通过准确记录表面特征的电磁辐射特征,如特征分布的真实状态,特征或现象之间的相互关系,以及表面景观的客观实时反映。对象彼此交互的情况。传统上,遥感技术是指从卫星,飞机或其他飞机收集电磁辐射信息以识别地球环境和资源的技术。它是在20世纪60年代基于航空航天技术和计算机技术在航空摄影和解释基础上发展而开发的综合传感技术。

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人工智能计算能力的不断突破和算法模型的不断成熟使得AI图像识别技术使现代遥感技术充满无限可能。例如,近年来,智能图像识别技术推动了遥感技术的发展,在智能交通,智能城市,公共安全等应用中发挥了重要作用。 2019年,遥感图像稀疏表示和智能分析比赛于6月初启动。本次竞赛本身就是“空间信息网络基础理论与关键技术”重大研究项目的科学问题之一。 “空间信息的稀疏表示和融合处理”相关理论和技术的发展。华为作为此次活动的赞助商,并提供Atlas 200 DK AI Developer Suite作为最终的竞赛设备,成为遥感识别背后“蓝眼”的真正含义。人工智能与遥感技术整合的价值和意义2018年,微博上发布了“雪豹保护”的信息。因为雪豹保护的威胁主要是栖息地丧失,过度放牧,偷猎,气候变化和缺乏保护意识。因为它特别适合遥感技术来保护这种珍稀动物。因此,国际雪豹保护大会已经通过《国际雪豹保护深圳共识》,共识提出将全面开发和应用无人机,人工智能,遥感和遗传方法等高科技,以促进雪豹保护。通过AI +遥感技术的这种典型和意想不到的解决方案再一次受到“雪豹”的普及所关注。

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事实上,遥感图像一直是自然资源调查,监测和管理的重要数据来源。基于深度学习的遥感图像信息提取大大提高了遥感数据解释和信息提取的准确性和效率。建立高效,完整的自然资源遥感监测服务体系,提供更先进的技术手段。人工智能+遥感可以检测自然资源的多时空变化,并有机会对土地空间,资源变化,自然环境和综合管理进行卫星遥感监测,进行自然资源管理,生态保护和恢复,地质灾害响应,综合管理,督察执法提供重要的技术支持。例如,使用AI +遥感技术来保护和保护自然生态土地,如耕地,林地,草地,河流,湖泊和湿地。例如,AI +遥感技术和应用可以加强对陆地,大气和海洋的遥感监测,并改善资源和环境,生态保护和紧急减灾的服务支持能力。正是因为AI +遥感促进了许多行业的发展。去年,中国第一个遥感人工智能应用技术研究中心在重庆成立。在农业,工业,道路网,气象,水利,建筑等领域,开展了遥感+人工智能的探索和布局。 AI +遥感技术如此火热的原因在于传统的专业遥感监测专家用人眼进行视觉解读,其效果低,手动误差大。基于AI的图像变化检测技术可以快速检测特定时间区域的变化,效率更高,误差更小。因此,促进了人工智能与遥感技术的整合。 “AI +遥感”正在遇到这些挑战。然而,罗马不是一天建成的。人工智能技术与遥感技术的整合不是一次性过程,而是面临各种挑战。第一个挑战是缺乏人才。我们知道人才的供需存在巨大差距,因此细分为遥感行业,人才更为罕见。这也是华为作为遥感图像稀疏表示和智能分析竞赛的赞助商的重要意义。华为一直倡导AI Pratt&Whitney,通过各种AI活动为行业培养优秀的人才。

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第二个挑战是大量数据挑战AI计算能力。

通常,高分辨率遥感图像的分辨率越高,数据越大。因为分辨率越高,记录的数据信息就越详细。不仅像素随着高分辨率图像而增加,而且每个像素的信息复杂度也在增加。然后,当遥感卫星和无人机将如此庞大的数据上传到云端时,它们将不可避免地经历长时间的延迟,并将影响遥感的实时反馈。因此,华为提出了一种处理端端AI的解决方案。嵌入式Atlas 200加速模块可以受益于内置的Ascend 310芯片,可以实现最大16TOPS INT8的计算能力,使遥感无人机和其他设备能够满足要求。对人工智能计算能力的高需求。第三个挑战,即复杂的地面信息,挑战了AI算法的高要求。因为高分辨率遥感图像的分辨率越高,获取的地面数据越多,信息越复杂,AI算法处理更高分辨率图像就越困难。因此人工智能模型的可用性存在不确定性。因此,华为为比赛提供了Atlas 200 DK AI Developer Suite。目的是使开发人员能够快速构建开发环境,这更有利于算法迭代。不难发现人工智能技术与遥感技术的整合是大势所趋,但有必要充分考虑端到端的人工智能计算能力是否能够分担云计算能力不足的问题,并且针对特定应用的成熟AI算法和模型。赋权,必须有不断的人才涌现,更多像华为这样的公司推动行业的稳步前进。 Atlas的AI授权来自整个场景的完整堆栈背后的生态。事实上,华为Atlas背后的强大产品组合和生态系统可以充分发挥遥感行业的人工智能流程的作用。

首先,在算法级别,以华为Atlas 200 DK AI开发人员套件为例。这是一款以华为Ascend 310芯片为中心的开发板形式产品。主要功能是通过板上的外设接口打开Ascend 310芯片的核心功能,方便用户快速,方便地访问和使用Ascend 310芯片。处理能力使得通过深度学习获得更好的算法能力变得更快更容易。

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其次,在端到端的AI计算层面,华为Atlas 200 AI加速模块可以直接嵌入摄像头,无人机,机器人等硬件,只有半个信用卡大小,可以支持16路高清视频实时分析,功耗它只有大约10瓦特,特别适用于AI遥感的终端侧具有高计算能力的场景。

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第三,除Atlas产品组合外,还有Atlas 300 AI加速卡,可在单卡中提供64TOPS INT8计算性能,为深度学习和推理提供更强大的计算能力。在视频分析领域;借助Atlas 500智能站,机顶盒尺寸可以实现16通道高清视频处理能力,这是业界性能的四倍。这两种产品丰富了适用于Atlas的场景,对遥感行业以及智慧城市,智能交通,智能电力等行业具有重要价值。第四,在Atlas背后,它实际上是N-Teng芯片的全栈全场景功能。这是一个全栈解决方案,包括芯片,芯片支持,培训和推理框架以及应用支持,包括公共云,私有云,各种边缘计算,物联网行业终端和消费者终端。完整场景部署环境。我们知道像AI遥感这样的大多数场景需要云端协作的能力,因此Atlas背后的全栈全景是最好的支持。如今,Atlas人工智能计算平台正在通过模块,板卡,小型站点,多功能一体机和其他丰富的产品形式为“云,边缘和终端”构建完整的场景AI基础架构解决方案,成为各行各业的智能行业生活世界的动力。通过智能化的遥感产业,Atlas是在蔚蓝的天空中散发智慧和光芒的“眼睛”。

文/郑凯

科技积极能源,推广新技术

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遥感就像天空中的“眼睛”。通过遥感技术,我们可以看到更多,更深刻,更清晰。

简而言之,遥感是通过准确记录表面特征的电磁辐射特征,如特征分布的真实状态,特征或现象之间的相互关系,以及表面景观的客观实时反映。对象彼此交互的情况。传统上,遥感技术是指从卫星,飞机或其他飞机收集电磁辐射信息以识别地球环境和资源的技术。它是在20世纪60年代基于航空航天技术和计算机技术在航空摄影和解释基础上发展而开发的综合传感技术。

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人工智能计算能力的不断突破和算法模型的不断成熟使得AI图像识别技术使现代遥感技术充满无限可能。例如,近年来,智能图像识别技术推动了遥感技术的发展,在智能交通,智能城市,公共安全等应用中发挥了重要作用。 2019年,遥感图像稀疏表示和智能分析比赛于6月初启动。本次竞赛本身就是“空间信息网络基础理论与关键技术”重大研究项目的科学问题之一。 “空间信息的稀疏表示和融合处理”相关理论和技术的发展。华为作为此次活动的赞助商,并提供Atlas 200 DK AI Developer Suite作为最终的竞赛设备,成为遥感识别背后“蓝眼”的真正含义。人工智能与遥感技术整合的价值和意义2018年,微博上发布了“雪豹保护”的信息。因为雪豹保护的威胁主要是栖息地丧失,过度放牧,偷猎,气候变化和缺乏保护意识。因为它特别适合遥感技术来保护这种珍稀动物。因此,国际雪豹保护大会已经通过《国际雪豹保护深圳共识》,共识提出将全面开发和应用无人机,人工智能,遥感和遗传方法等高科技,以促进雪豹保护。通过AI +遥感技术的这种典型和意想不到的解决方案再一次受到“雪豹”的普及所关注。

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事实上,遥感图像一直是自然资源调查,监测和管理的重要数据来源。基于深度学习的遥感图像信息提取大大提高了遥感数据解释和信息提取的准确性和效率。建立高效,完整的自然资源遥感监测服务体系,提供更先进的技术手段。人工智能+遥感可以检测自然资源的多时空变化,并有机会对土地空间,资源变化,自然环境和综合管理进行卫星遥感监测,进行自然资源管理,生态保护和恢复,地质灾害响应,综合管理,督察执法提供重要的技术支持。例如,使用AI +遥感技术来保护和保护自然生态土地,如耕地,林地,草地,河流,湖泊和湿地。例如,AI +遥感技术和应用可以加强对陆地,大气和海洋的遥感监测,并改善资源和环境,生态保护和紧急减灾的服务支持能力。正是因为AI +遥感促进了许多行业的发展。去年,中国第一个遥感人工智能应用技术研究中心在重庆成立。在农业,工业,道路网,气象,水利,建筑等领域,开展了遥感+人工智能的探索和布局。 AI +遥感技术如此火热的原因在于传统的专业遥感监测专家用人眼进行视觉解读,其效果低,手动误差大。基于AI的图像变化检测技术可以快速检测特定时间区域的变化,效率更高,误差更小。因此,促进了人工智能与遥感技术的整合。 “AI +遥感”正在遇到这些挑战。然而,罗马不是一天建成的。人工智能技术与遥感技术的整合不是一次性过程,而是面临各种挑战。第一个挑战是缺乏人才。我们知道人才的供需存在巨大差距,因此细分为遥感行业,人才更为罕见。这也是华为作为遥感图像稀疏表示和智能分析竞赛的赞助商的重要意义。华为一直倡导AI Pratt&Whitney,通过各种AI活动为行业培养优秀的人才。

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第二个挑战是大量数据挑战了人工智能的计算能力。

一般来说,高分辨率遥感图像的分辨率越高,数据越大。因为分辨率越高,记录的数据信息就越详细。不仅像素随着高分辨率图像的增加而增加,而且每个像素的信息复杂度也在增加。然后,当遥感卫星和无人机将如此巨大的数据上传到云端时,不可避免地会经历长时间的延迟,影响遥感的实时反馈。因此,华为提出了一种处理终端人工智能的解决方案。嵌入式Atlas200加速模块可受益于内置的Ascend 310芯片,该芯片可实现最大16TopsInt8的计算能力,使遥感无人机等设备满足要求。对人工智能计算能力的高需求。第三个挑战,复杂的地面信息,挑战人工智能算法的高要求。由于高分辨率遥感图像的分辨率越高,获取的地面数据越多,信息越复杂,人工智能算法处理高分辨率图像的难度就越大。因此人工智能模型可用性的不确定性结果。因此,华为为竞争对手提供了Atlas200dKai开发者套件。其目的是使开发人员能够快速建立一个开发环境,这更有利于算法迭代。不难发现人工智能技术与遥感技术的融合是大势所趋,但有必要充分考虑终端人工智能计算能力是否能够分担云人工智能计算能力不足的问题,并有成熟的人工智能算法和特定应用的模型。增强实力,必须不断涌现人才,更多像华为这样的公司来推动行业的稳步发展。阿特拉斯的人工智能授权来自于整个场景背后的生态。事实上,华为Atlas背后强大的产品组合和生态可以充分支持遥感行业的人工智能流程。

首先,在算法级别,以华为Atlas 200 DK AI开发人员套件为例。这是一款以华为Ascend 310芯片为中心的开发板形式产品。主要功能是通过板上的外设接口打开Ascend 310芯片的核心功能,方便用户快速,方便地访问和使用Ascend 310芯片。处理能力使得通过深度学习获得更好的算法能力变得更快更容易。

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其次,在端到端的AI计算层面,华为Atlas 200 AI加速模块可以直接嵌入摄像头,无人机,机器人等硬件,只有半个信用卡大小,可以支持16路高清视频实时分析,功耗它只有大约10瓦特,特别适用于AI遥感的终端侧具有高计算能力的场景。

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第三,除Atlas产品组合外,还有Atlas 300 AI加速卡,可在单卡中提供64TOPS INT8计算性能,为深度学习和推理提供更强大的计算能力。在视频分析领域;借助Atlas 500智能站,机顶盒尺寸可以实现16通道高清视频处理能力,这是业界性能的四倍。这两种产品丰富了适用于Atlas的场景,对遥感行业以及智慧城市,智能交通,智能电力等行业具有重要价值。第四,在Atlas背后,它实际上是N-Teng芯片的全栈全场景功能。这是一个全栈解决方案,包括芯片,芯片支持,培训和推理框架以及应用支持,包括公共云,私有云,各种边缘计算,物联网行业终端和消费者终端。完整场景部署环境。我们知道像AI遥感这样的大多数场景需要云端协作的能力,因此Atlas背后的全栈全景是最好的支持。如今,Atlas人工智能计算平台正在通过模块,板卡,小型站点,多功能一体机和其他丰富的产品形式为“云,边缘和终端”构建完整的场景AI基础架构解决方案,成为各行各业的智能行业生活世界的动力。通过智能化的遥感产业,Atlas是在蔚蓝的天空中散发智慧和光芒的“眼睛”。

文/郑凯

科技积极能源,推广新技术

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