當(dāng)?shù)貢r(shí)間6月20日，在2022年電氣與電子工程師協(xié)會(huì)國際計(jì)算機(jī)視覺與模式識(shí)別會(huì)議(縮寫為CVPR 2022)上，中國的地衛(wèi)二空間技術(shù)(杭州)有限公司(以下簡稱“地衛(wèi)二”，STAR.VISION)在地球與環(huán)境多模態(tài)挑戰(zhàn)賽(MultiEarth 2022)中獲得兩項(xiàng)亞軍，也是上榜的航天企業(yè)。

　　CVPR由電氣與電子工程師協(xié)會(huì)(縮寫為IEEE)舉辦，是計(jì)算機(jī)視覺和模式識(shí)別領(lǐng)域的國際頂尖會(huì)議。全球各大AI巨頭及獨(dú)角獸企業(yè)，如阿里、商湯、曠視等，都曾在CVPR的競(jìng)賽中證明過實(shí)力，此次計(jì)算機(jī)視覺盛會(huì)于美國新奧爾良舉行。

　　CVPR 2022的地球與環(huán)境多模態(tài)挑戰(zhàn)賽圍繞亞馬孫雨林減少帶來的生物多樣性改變、棲息地喪失和氣候變化等問題展開主題研究，由麻省理工學(xué)院的林肯實(shí)驗(yàn)室主辦。地衛(wèi)二在CVPR 2022地球與環(huán)境多模態(tài)挑戰(zhàn)賽的兩個(gè)子項(xiàng)——矩陣補(bǔ)全和多模態(tài)圖像翻譯均取得了亞軍。因研究人員難以進(jìn)入雨林地區(qū)，衛(wèi)星遙感技術(shù)為跟蹤亞馬孫地區(qū)情況變化提供了強(qiáng)大的工具。然而，季節(jié)性天氣、云霧、煙霧以及光學(xué)傳感器固有的局限性，給獲取連續(xù)時(shí)間序列圖像帶來障礙。而這兩個(gè)任務(wù)子項(xiàng)為長時(shí)間序列監(jiān)測(cè)雨林變化提供了全新的視角，彌補(bǔ)了光學(xué)衛(wèi)星受到云霧天氣影響嚴(yán)重的短板。

　　CVPR 2022的農(nóng)業(yè)視覺挑戰(zhàn)賽(Agriculture Vision)旨在研究并開發(fā)創(chuàng)新且有效的算法，使用遙感影像進(jìn)行農(nóng)作物分類識(shí)別，利用了由馬里蘭大學(xué)和NASA Harvest提供的基于衛(wèi)星的全球作物類型數(shù)據(jù)集。地衛(wèi)二開創(chuàng)的時(shí)間門控卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法高效精準(zhǔn)地完成了對(duì)地觀測(cè)時(shí)間序列分類任務(wù)，該算法在肯尼亞、巴西、多哥三個(gè)國家作為測(cè)試集的排行榜上暫列第一。

　　地衛(wèi)二是一家致力于將AI技術(shù)與航天產(chǎn)業(yè)相融合的高科技企業(yè)。業(yè)內(nèi)評(píng)價(jià)其在CVPR 2022上取得的成績，表明航天企業(yè)在軟件公司的強(qiáng)勢(shì)領(lǐng)域取得了不俗的突破。

　　地衛(wèi)二的AI研發(fā)負(fù)責(zé)人康亞舒博士表示，地衛(wèi)二希望利用空間技術(shù)“改善地球”，“我們第一次參與傳統(tǒng)AI公司遍布、強(qiáng)手如林的AI頂尖賽事CVPR，取得這樣的成績令人鼓舞，也更確定了我們將衛(wèi)星和AI結(jié)合的發(fā)展方向?！?/p>

　　“前所未見，只為遠(yuǎn)見。改變往往從意想不到的地方開始?！钡匦l(wèi)二負(fù)責(zé)人表示。地衛(wèi)二在衛(wèi)星上部署領(lǐng)先的AI平臺(tái)，直接完成數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)分析等過程，改變了當(dāng)前衛(wèi)星數(shù)據(jù)及信息獲取流程。

　　首先，是讓衛(wèi)星真的能“所見即所得”。受制于傳輸速率、與地面站聯(lián)系時(shí)隙等因素，遙感衛(wèi)星)拍攝的海量數(shù)據(jù)絕大多數(shù)沒有被利用。地衛(wèi)二創(chuàng)新使用了衛(wèi)星-數(shù)據(jù)壓縮技術(shù)，在不失真的前提下，全天準(zhǔn)實(shí)時(shí)傳輸65000張遙感圖片，總計(jì)超過190T數(shù)據(jù)，相當(dāng)于600萬平方公里的原始觀測(cè)數(shù)據(jù)。

　　其次，是讓衛(wèi)星“所得皆所愿”。傳統(tǒng)衛(wèi)星的照片經(jīng)常不易使用。地衛(wèi)二使用基于超過數(shù)千萬平方公里圖像的AI算法進(jìn)行自動(dòng)云檢測(cè)，保證所傳照片清晰度高、云量少。該算法還可以檢測(cè)飛機(jī)、船舶、汽車、建筑、大規(guī)模種群等不同物體，實(shí)現(xiàn)對(duì)這些關(guān)鍵目標(biāo)的主動(dòng)偵測(cè)和分析。

　　再次，是讓衛(wèi)星“千里眼配上火眼金睛”。以往，受制于物理限制，需要更清晰的圖像只能是一味地增加鏡頭尺寸、提高精密制造技術(shù)，衛(wèi)星制造成本和發(fā)射成本幾何級(jí)數(shù)上升。地衛(wèi)二的實(shí)時(shí)衛(wèi)星圖像增強(qiáng)算法突破物理限制大幅度提高衛(wèi)星的圖像分辨率和成像質(zhì)量，實(shí)現(xiàn)在軌弱光增強(qiáng)、動(dòng)中成像和超分辨率。

　　地衛(wèi)二讓衛(wèi)星在空間感知、太空資源利用、對(duì)地觀測(cè)、通信與計(jì)算平臺(tái)等領(lǐng)域，實(shí)現(xiàn)多功能、多場(chǎng)景的全天候使用。目前，該司已開拓全球40余個(gè)國家的市場(chǎng)，客戶遍及中國、中東、北非、東南亞以及南美區(qū)域。(黃秀環(huán))

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