极海AI，赋能智慧农业
农业补贴是对一个国家农业支持与保护政策体系中最主要、最常用的政策工具。我国是一个农业大国，保护农业生产，保证粮食安全，维护农民利益，这些都需要农业补贴政策的支持。农业补贴到最后的落脚点无外乎统计个户特定农作物的种植面积或种植棵数。但通过纯人工来计数，难度和投入的人力成本将是非常巨大的。
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一位烟草行业的客户找到极海，以前他们对烟农的补贴更多的是基于面积进行补贴，而面积大不一定代表种植的数量就多，更准确的方式是数出每一块烟草种植田中的烟草棵数。来看看下图中的无人机影像数据，左侧图中的范围仅仅有200m x 200m大小，才这么大一点的地方就秘密麻麻种植这这么多的烟苗，所以他们每年在统计烟苗数量上，耗费了大量的时间和人力成本。
那么，有没有更精准高效
成本更低的办法呢？
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极海率先
采用深度学习技术解决这一问题
我们首先从这200m x 200m的图片中提取了少部分子集作为训练样本进行标注，然后利用深度学习技术对其进行训练，调出最优的模型参数。最终训练出来的模型，在测试集上的MAP（平均精度均值）达到了95.33%。训练好的烟苗识别模型能够快速的应用到各地的烟苗识别中，对文章开头提到的研究区，2w x 2w像素大小的图片，在单台机器上20多分钟便可以快速完成近5万株烟苗的提取工作。
对不同情况下的地物识别结果示例如下：
人工智能虽然是个新兴技术，但是随着百度、阿里、腾讯的强势入局，使得国内人工智能的发展突飞猛进。更是让利用地理视角解决行业问题的思路和方法，有了新的尝试与探索。极海作为行业最早的探索者，融合新技术，衍生新能力，把服务放到云端，将机器学习、深度学习和地理大数据整合，最终落地到行业应用中，能够大大提高行业效率。
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