近日，大華股份基于深度學(xué)習(xí)的遙感影像智能分析技術(shù)，在全球標(biāo)準(zhǔn)化遙感影像目標(biāo)檢測(cè)數(shù)據(jù)集DOTA（A Large-scale Dataset for Object Detection in Aerial Images）的旋轉(zhuǎn)框精度和水平框精度排行榜上均取得第一的成績(jī)，在關(guān)鍵指標(biāo)上超越其他一流AI公司和頂尖的學(xué)術(shù)研究機(jī)構(gòu)，取得標(biāo)志性突破，充分彰顯了大華在遙感影像目標(biāo)檢測(cè)領(lǐng)域持續(xù)的開拓創(chuàng)新能力。

大華AI獲DOTA數(shù)據(jù)集旋轉(zhuǎn)框精度和水平框精度兩項(xiàng)排名第一

(截圖來(lái)源: https://captain-whu.github.io/DOTA/results.html)

DOTA數(shù)據(jù)集由武漢大學(xué)測(cè)繪遙感信息工程國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室、華中科技大學(xué)電信學(xué)院、美國(guó)康奈爾大學(xué)、美國(guó)羅切斯特大學(xué)等聯(lián)合創(chuàng)建，是國(guó)際權(quán)威的遙感影像目標(biāo)檢測(cè)算法評(píng)測(cè)平臺(tái)。

遙感影像目標(biāo)檢測(cè)，主要是對(duì)遙感衛(wèi)星拍攝圖像進(jìn)行檢測(cè)和識(shí)別。針對(duì)遙感影像大尺寸、背景干擾、目標(biāo)尺寸小等現(xiàn)象，大華提出一種基于外觀一致性熱圖的數(shù)據(jù)增廣策略，解決了特定類別目標(biāo)樣本分布不均衡問題；同時(shí)從特征表示、網(wǎng)絡(luò)輸出、均衡化三個(gè)方面對(duì)模型結(jié)構(gòu)進(jìn)行優(yōu)化，大幅提升算法在水平框與旋轉(zhuǎn)框?qū)δ繕?biāo)區(qū)域檢測(cè)的精準(zhǔn)性。

本次大華在遙感影像目標(biāo)檢測(cè)領(lǐng)域取得了突破性進(jìn)展，不僅體現(xiàn)了大華在智能算法、算力上的競(jìng)爭(zhēng)力，也展現(xiàn)了大華繼續(xù)深耕尖端技術(shù)領(lǐng)域的信心和持續(xù)開拓的決心。截止到目前，大華取得場(chǎng)景分析、雙目立體匹配算法、行人重識(shí)別、視覺目標(biāo)跟蹤算法、步態(tài)識(shí)別等多項(xiàng)全球AI排行榜第一，并加速AI技術(shù)成果向現(xiàn)實(shí)生產(chǎn)力轉(zhuǎn)化，始終保持行業(yè)的領(lǐng)先優(yōu)勢(shì)。

AI遙感在大華實(shí)際與未來(lái)產(chǎn)品中的應(yīng)用

通過遙感影像目標(biāo)檢測(cè)技術(shù)，結(jié)合高空、地面可視化數(shù)據(jù)，可實(shí)現(xiàn)空天地一體化的有效監(jiān)測(cè)覆蓋，在機(jī)場(chǎng)、道路流量監(jiān)測(cè)、社區(qū)配套評(píng)估、古建筑保護(hù)、城市建設(shè)管理等方面具有重要的價(jià)值。運(yùn)用該技術(shù)可有效提取公園、運(yùn)動(dòng)場(chǎng)地等城市基建類型的分布信息，動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)城市范圍內(nèi)基礎(chǔ)配套設(shè)施的建設(shè)進(jìn)程，為城市基建審查提供有效數(shù)據(jù)支撐，同時(shí)還能幫助實(shí)現(xiàn)城市級(jí)智能化違法違規(guī)建筑查處，助力生態(tài)資源開發(fā)、環(huán)境污染、自然災(zāi)害評(píng)估等場(chǎng)景的智能監(jiān)測(cè)應(yīng)用等。

園區(qū)基礎(chǔ)配套評(píng)估（車位、運(yùn)動(dòng)場(chǎng)）場(chǎng)景應(yīng)用

基于遙感與視頻物聯(lián)融合的古建筑保護(hù)方案

大華股份始終堅(jiān)持以“AI賦能行業(yè)應(yīng)用”推動(dòng)AI技術(shù)與各行業(yè)領(lǐng)域場(chǎng)景的深度融合，充分發(fā)揮科技創(chuàng)新對(duì)百行百業(yè)可持續(xù)發(fā)展的支撐引領(lǐng)作用，推動(dòng)AI等新一代技術(shù)的普及與落地，賦能百行百業(yè)數(shù)字轉(zhuǎn)型升級(jí)。