极海新一代产品系列|极智AI之影像智能：从遥感、街景到火星
极智AI影像智能产品可以从多源数据中学习、训练模型，智能地识别影像中的地物信息，用以预测各种生产生活中的指标，如人口、贫困程度等。相比传统遥感处理方法，极智AI影像智能产品具有速度快、精度高、专业门槛低等特点，为应对大范围影像解译工作提供了极为高效的解决方案。
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极智AI影像智能产品可以大大节省人力成本，并从繁杂的影像数据中挖掘出我们所需要的目标信息来帮助各行各业。
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极智AI影像智能产品广泛应用于房产、城市管理、城市规划和国土资源等领域，为提升建成区解析精度，监测违法建筑、黑臭水体、自然资源等项目活动大幅度缩减成本，提升效率。
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极智AI影像智能产品的应用场景还远不止此，在今年WGDC极海专场上，我们还为大家准备了极智影像智能产品的专题演讲，以下为演讲实录，阅读字数2396字，阅读时间大约5分钟，继续带您了解极智AI影像智能产品的更多应用场景。
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无人机，能够拍摄更加高清的影像，捕捉地物更加清晰的轮廓信息。街景车，可以捕捉天上看不见的街面信息。
我们每天拿到数以万计的影像数据，就只能放在机房偶尔看一看吗？极智AI影像智能产品，则可以通过机器学习或者深度学习技术，将繁杂的信息挖掘出来，帮助我们做各种各样的分析工作。比如说完善路网、辅助农业、应急救灾等等。
先从最熟悉的遥感影像说起，所谓的遥感影像是我们利用各种各样的传感器，从数百公里外的高空观测我们的地球，同时捕捉到不同地物在不同波段的反射信息。
先来看看在制图方面的应用，道路对于人们的出行异常重要，可是世界上并非所有的道路都能够得到及时的更新使用，去年我们介绍了，使用3米分辨率的planet影像提取道路数据，但是3m对于对于偏远地区细小的道路的提取是远远不够的。今年我们的道路提取模型，不仅可以提取0.3米分辨率下的道路，同时模型的精度和速度也得到了很好的提升。同时模型的精度和速度也得到进一步的提升。同时模型的泛化能力也得到了进一步的加强，这是将模型应用到农村地区的结果，越红的线代表道路的可能性越大，不但是在城市还是农村地区，模型都取得了非常好的效果。当然除了道路，今年也更新了建筑物提取模型，去年我们利用Google卫片作为训练样本，但google卫片和原始影像在色调上、图像质量等都有很大的不同。今年在worldview高分辨率遥感影像上，我们也取得了进一步的突破，新的建筑物提取模型精度达到了93.7%，IOU达到了82%。
除了刚才提到的道路和建筑物这两种像素分割之外，极海还研发了数十种地物搜索的模型，以及对机场的搜索，飞机的搜索。这两个搜索模型可以帮助我们了解全国甚至全球各个国家的军事设施情况。
举个例子，前段时间，中国和印度交界的洞郎地区被爆出在建军事基地，试想如果使用我们的搜索模型和影像，是否有可能提前知道洞郎地区建军事基地这件事，而不是等新闻出来之后才知道印度干这么一件事情。
不仅如此，我们对港口，海面上各种船舶，大型的运货船和快艇的识别。可以帮助相关的执法部门打击非法捕鱼和非法偷渡的现象，可以帮助我们国家在南海地区监测其他国家的航母甚至舰艇入侵我国海域的情况。
我们对各种油气储罐的识别，可以帮助环保部门排查污染源，帮助我们的投资机构进行投资决策。
我们对各种桥梁的识别，从一个桥梁到多个，一条道路上好几个桥梁都可以准确的识别出来。
对于基础设施建设非常重要的电缆塔、车辆、绿茵场和建筑物的识别，可以帮助国家的“一带一路”建设，了解其他国家的建筑物情况，进行动态监测，帮助分析沿线国家的城市化工作情况。
说完了遥感影像，我们再来聊聊街景，它和遥感影像的区别造成观察事物的角度会不一样。街景能够看到很多从天上看不到的信息，比如街道上行人的情况，街道两侧商铺的情况，以及街道上面绿化的情况。因此街景是我们研究城市人类活动的重要来源。看看极海在这方面做的工作，我们在北京六环之内研制的道路每隔一百米会有一个采样点，每个采样点会覆盖前、后、左、右四个方向三百六十度的街景数据，紧接着我们利用深度学习模型，将其中的建筑物、天空、绿化分割出来，计算其相应的占比，这样我们就可以得到每个采样点上三百六十度范围的建筑物、天空、绿化的占比情况。右上角这个图就是建筑物的占比情况，也就是视觉内的建筑物覆盖度。
再加上这些点聚合到极智数据中的自然街区中，便可以得到每个街区的建筑物覆盖情况。下面这个图是六环以内的是建筑物覆盖度。有意思的事情发生了，在二环之内，我们都知道是一些低矮建筑物，多为胡同，胡同与胡同之间的道路又特别狭窄，这就导致了满眼看上去全是墙面，从视觉建筑覆盖度，天空开阔度以及视觉绿化率三个指标综合来看，生活在二环或许并不像大家想象的那样惬意啊，这些数据是否可以为我们的城市规划师和景观设计师，以及城市风貌研究师，提供新的角度？
除了分割以外我们还可以用目标检测来检测出街景中的车辆数量和行人数量，这又可以为我们提供两个新的数据，一个是车辆的密度和街景中的行人密度了。
说完了街景我们再来看看近几年比较火的无人机影像，它也是从天上看，但是它的空间分辨率通常更高，能够捕捉到更加精细的地物轮廓信息，能够在指定的时间和地点采集数据。来看看极海在烟草种植管控中的应用，大家知道国家对烟草种植管控是非常严格的，你种的多少就要报上去多少，若是种植数量与上报数量不符，意味着部分烟草有可能留入到不法分子手里，导致市面上产生不少假烟的存在，这是不允许的。传统的方法主要通过人力去数，然后逐级上报，异常耗时费力。而我们则采用极智AI 的影像智能识别产品，只需要两个小时便可以完成烟田中近五万株苗的工作，而随着计算资源的增加，更是可以将提取时间压缩至二十多分钟内，解决以往需要花费数月数人才能解决的问题。大大提高效率。
前面提到的遥感、街景还有无人机都是对地球的观测，人类更远大的目标是要去探索外太空，移民到其他星球，火星移民计划是个很好的开端，移民火星之前我们肯定要对火星上的情况进行一个详尽的了解。我们和中科院的博士合作对火星的表面进行了研究，撞击坑是火星上的主要情况，我们采用深度学习技术对火星表面的撞击坑进行标定和识别。这幅图便是对火星全表面撞击坑识别和标记的结果，可以看到密密麻麻非常多。其中直径大于三千米的撞击坑有八百万，这些撞击坑聚合之后可以观察它的密度分布，帮助研究火星表层情况。
我想在智能影像的识别应用一定会衍生越来越多的应用场景，每个决策者都将携手一个机器贤内助，组合成为决策高手。人工智能为人类扩展决策的计算能力，没有机器助手的决策者因为计算能力上的不足会越来越不敢不敢做任何决策，而极海，就能为您提供这样的机器助手。
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