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在分析現有深度學(xué)習框架和模型的基礎上，針對遙感影像幅面大、尺度變化大、數據通道多等問(wèn)題，設計嵌入遙感特性的專(zhuān)用深度學(xué)習網(wǎng)絡(luò )，具有多框架混合編程、可拖拽的可視化操作及數據與框架協(xié)同等功能，使其能夠與樣本庫緊密結合，自動(dòng)適應多類(lèi)型、多尺度、多級別的大規模遙感影像樣本的訓練與測試。同時(shí)，該框架能夠構建顧及遙感特性的優(yōu)化分析方法，為模型結構優(yōu)化提供了科學(xué)依據。

傳統的影像解譯僅偏向于一種解譯目標，針對特定需求開(kāi)展標注、訓練、解譯等工作，然后定向服務(wù)一個(gè)方向，比如建筑物提取用于進(jìn)行城市化發(fā)展分析，遙感影像數據的利用率十分低下，AI模型單一且分散。

光谷信息智算中心產(chǎn)品基于業(yè)務(wù)模型，設計出一種基于A(yíng)I的解譯智能分撥服務(wù)，充分利用平臺的高頻遙感影像數據，依托平臺的超算能力，實(shí)現解譯成果向多個(gè)部門(mén)、業(yè)務(wù)方向的主動(dòng)推送。

無(wú)縫銜接“入-管-訓-譯-用”，實(shí)現高效的數據和應用一體化集成服務(wù)，同時(shí)以閉環(huán)實(shí)現完整的數據、業(yè)務(wù)應用邏輯，滿(mǎn)足多維業(yè)務(wù)應用。

基于卷積的自適應局部特征提取與輕量化相結合，以實(shí)現高效高質(zhì)量的遙感圖像超分辨重建。通過(guò)將特征進(jìn)行高低頻分解和自適應權重對不同感受野范圍的高低頻特征進(jìn)行動(dòng)態(tài)融合，增強不同感受野范圍以及高低頻特征之間的信息交互，提高模型對細粒度局部特征的學(xué)習能力。提升網(wǎng)絡(luò )對遙感圖像內部結構關(guān)聯(lián)關(guān)系的感知與表達能力，以較低的計算成本實(shí)現較高的超分辨性能。