地图数据服务 MapDS

选择坐标系-2 选择数据类型并勾选相应数据。 选择卫星影像。 选择卫星影像文件须遵守如下规则： 只处理多光谱影像：拍摄卫星只有多光谱相机（GF1-WFV或GF6-WFV），且必须选择卫星型号和传感器型号一致的影像。 处理多光谱和全色一一对应影像：必须选择卫星型号一致的影像，且多光谱和全色影像文件数量一致。

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虚实交互等一站式开箱即用的时空信息服务，驱动行业转型和创新。 当前KooMap推出了卫星影像生产服务、实景三维生产服务、AR地图生产服务和AR地图运行服务。 卫星影像生产服务：对原始的遥感光学卫星影像进行专业处理，生成各个行业应用可使用的成果影像数据。 实景三维生产服务：利用三维

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北京市1985年-2017年城镇化进度 支持多种经典机器学习分类算法，如K-Means、随机森林、正态贝叶斯、支持向量机、期望最大EM等，实现遥感影像快速分类 图6 基于K-Means算法的分类结果图 图7 基于正态贝叶斯的分类结果图 支持调用PIE-Engine AI平台的丰富深度学习模型进行实时解译 图8 调用PIE-Engine

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标注数据如何导出 只有“图像分类”、“物体检测”、“图像分割”类型的数据集支持导出功能。 “图像分类”只支持导出txt格式的标注文件。 “物体检测”只支持导出Pascal VOC格式的XML标注文件。 “图像分割”只支持导出Pascal VOC格式的XML标注文件以及Mask图像。 其他类型的数据集可以使用版本发布功能。

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76微米）。光学传感器一般含有1 ~ 8个通道，对应光学卫星影像1 ~ 8个波段。 正射影像 原始L1影像因成像姿态、地球曲率、地形起伏等影响，均有程度不同的畸变和失真。对卫星影像的几何处理，使其具有正射投影性质，即为正射影像。 图像解译 通过图像上反应的颜色、形状，推断目标电磁波特定的差异

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目前只有“图像分类”、“物体检测”、“图像分割”类型的数据集支持导出功能。 “图像分类”只支持导出txt格式的标注文件。 “物体检测”只支持导出Pascal VOC格式的XML标注文件。 “图像分割”只支持导出Pascal VOC格式的XML标注文件以及Mask图像。 父主题：

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AI开发的目的是将隐藏在一大批数据背后的信息集中处理并进行提炼，从而总结得到研究对象的内在规律。 对数据进行分析，一般通过使用适当的统计、机器学习、深度学习等方法，对收集的大量数据进行计算、分析、汇总和整理，以求最大化地开发数据价值，发挥数据作用。 AI开发的基本流程 AI开发的基本流程通

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TOPS 机器学习、深度学习、训练推理、科学计算、地震分析、计算金融学、渲染、多媒体编解码。 支持开启/关闭超线程功能，详细内容请参见开启/关闭超线程。 推理加速型 Pi1 NVIDIA P4（GPU直通） 2560 5.5TFLOPS 单精度浮点计算 机器学习、深度学习、训练推理、

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云容器引擎-成长地图 | 华为云 图像识别 图像识别（Image Recognition），基于深度学习技术，可准确识别图像中的视觉内容，提供多种物体、场景和概念标签，具备目标检测和属性识别等能力，帮助客户准确识别和理解图像内容。 免费体验 1元包年 立即使用 立即使用 成长地图

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导入卫星影像生产资料 您可根据实际需求将卫星影像生产资料从本地导入到KooMap存储空间。每次只能导入一个文件，且文件后缀名为.csv，大小须小于60MB。 前提条件 已开通卫星影像生产服务。 操作步骤 登录KooMap服务控制台，进入控制台页面。 在左侧导航栏选择“卫星影像”下

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管理卫星影像生产资料 管理卫星影像生产资料支持以下操作： 查询生产资料 删除生产资料 前提条件 已导入生产资料。 查询生产资料 您可根据实际需求查询符合过滤条件的生产资料。 登录KooMap管理控制台。 在左侧导航栏选择“卫星影像”下的“数据管理”菜单，然后在右侧页面单击“生产资料”页签。

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处理卫星影像生产任务 新建任务完成后，启动任务即可开始遥感影像的任务处理。 前提条件 已创建卫星影像生产任务。 操作步骤 登录KooMap管理控制台。 在左侧导航栏选择“工作共享空间管理”，然后在右侧页面单击工作共享空间名称。 单击“卫星影像概览”页签，进入任务概览页。 选择需要

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云地图服务主要由以下几个子服务组成： 卫星影像生产服务：对原始的遥感光学卫星影像进行专业处理，生成各个行业应用可使用的成果影像数据。 实景三维生产服务：利用三维重建技术，将现实采集场景快速还原为三维世界，生成支撑各行业应用数据的数字底座。 AR地图生产服务：对外业采集的图像数据进行加工处理，通过

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智能文档解析 功能介绍 智能文档解析基于领先的深度学习技术，对任意含有结构化信息的文档图像进行键值对提取、 表格识别 与版面分析并返回相关信息。不限制版式情况，可支持多种证件、票据和规范行业文档，适用于各类行业场景。 应用场景 金融：银行回单、转账存单、理财信息截图等。 政务：身份证、结婚证、居住证、各类企业资质证照。

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于哪一块资源最先达到瓶颈。 不同应用对资源需求不同，例如： 功耗密集型业务（如高性能计算、人工智能、深度学习等场景）主要就是消耗计算维度的容量。 内存密集型业务（如大数据处理、图像/视频处理、游戏开发、数据库等场景）主要消耗内存和存储维度的容量。 存储密集型业务（如大型数据库、大

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自动学习 准备数据 模型训练 部署上线 模型发布

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NPU Snt9B 裸金属服务器 安装深度学习框架PyTorch 场景描述 昇腾为使用PyTorch框架的开发者提供昇腾AI处理器的超强算力，需要安装PyTorch Adapter插件用于适配PyTorch，本文介绍如何安装Pytorch框架和Pytorch Adapter插件。 本文使用ModelArts上的NPU

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当前ModelArts支持如下格式的数据集。 图片：对图像类数据进行处理，支持 .jpg、.png、.jpeg、.bmp四种图像格式，支持用户进行图像分类、物体检测、图像分割类型的标注。 音频：对音频类数据进行处理，支持.wav格式，支持用户进行声音分类、语音内容、语音分割三种类型的标注。 文本：对文本类数据进行处理，支持

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实景三维生产服务精修后处理任务管理 卫星影像生产服务 KooMap为用户提供卫星影像生产服务，覆盖色彩增强、几何粗纠正、几何精纠正、正射纠正、影像匀色、影像镶嵌等处理能力，支持L2、L3、L4、L5四个等级的影像处理服务。 L2级处理：对原始遥感光学卫星影像进行色彩增强与几何粗纠正处理，输出L2级的成果数据。

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语义分割点云标注任务 语义分割任务是指根据标注规范将待标注点云图像中出现的天空、道路、车辆等类标注物进行标注。 图1 语义分割点云标注任务 绘制对象 单击大规模3D语义分割任务，单击任意一帧，进入人工标注。 单击左侧标注工具栏，选择对应的标注工具。 选择对应的标注类别。 绘制标注物。

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集成主流深度学习框架，包括PyTorch，TensorFlow，Jittor，PaddlePaddle等，内置经典网络结构并支持用户自定义上传网络，同时，针对遥感影像多尺度、多通道、多载荷、多语义等特征，内置遥感解译专用模型，支持用户进行预训练和解译应用。 图18 部分深度学习模型参数

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