遥感行业解决方案

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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深度学习模型预测 深度学习已经广泛应用于图像分类、图像识别和 语音识别 等不同领域， DLI 服务中提供了若干函数实现加载深度学习模型并进行预测的能力。 目前可支持的模型包括DeepLearning4j 模型和Keras模型。由于Keras它能够以 TensorFlow、CNTK或者 Theano

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场景分类 在场景分类页面自动化运维已定义了服务场景的类型，具体如下： 故障处理 日常巡检 软件部署 云服务场景 通用场景 父主题： 设置

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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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深度学习模型预测 深度学习已经广泛应用于图像分类、图像识别和语音识别等不同领域，DLI服务中提供了若干函数实现加载深度学习模型并进行预测的能力。 目前可支持的模型包括DeepLearning4j 模型和Keras模型。由于Keras它能够以 TensorFlow、CNTK或者 Theano

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图像分类 准备数据 创建项目 数据标注 模型训练 部署上线 父主题： 自动学习（新版）

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图像分类 由于模型训练过程需要大量有标签的图片数据，因此在模型训练之前需对没有标签的图片添加标签。您可以通过手工标注或智能一键标注的方式添加标签，快速完成对图片的标注操作，也可以对已标注图片修改或删除标签进行重新标注。 针对图像分类场景，开始标注前，您需要了解： 图片标注支持多标签，即一张图片可添加多个标签。

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图像分类 准备数据 创建项目 数据标注 模型训练 部署上线 父主题： 自动学习（旧版）

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.0实战 深度学习预备知识 介绍学习算法，机器学习的分类、整体流程、常见算法，超参数和验证集，参数估计、最大似然估计和贝叶斯估计 深度学习概览 介绍神经网络的定义与发展，深度学习的训练法则，神经网络的类型以及深度学习的应用 图像识别、语音识别、 机器翻译 编程实验 与图像识别、语言识别、机器翻译编程相关的实验操作

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提升业务效率。 媒资图像标签 基于深度学习技术，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。主要面向媒资素材管理、内容推荐、广告营销等领域。 图1 媒资图像标签示例图 名人识别 利用深度神经网络模型对图片内容

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横向联邦学习场景 TICS 从UCI网站上获取了乳腺癌数据集Breast，进行横向联邦学习实验场景的功能介绍。 乳腺癌数据集：基于医学图像中提取的若干特征，判断癌症是良性还是恶性，数据来源于公开数据Breast Cancer Wisconsin (Diagnostic)。 场景描述 测试步骤

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TensorFlow图像分类模板 简介 搭载TensorFlow1.8引擎，运行环境为“python2.7”，适合导入以“SavedModel”格式保存的TensorFlow图像分类模型。该模板使用平台预置的图像处理模式，模式详情参见预置图像处理模式，推理时向模型输入一张“key

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100个自动学习项目。具体流程请参见图1。 图1 自动学习操作流程 项目类型介绍 图像分类 图像分类项目，是对图像进行分类。添加图片并对图像进行分类标注。完成图片标注后开始模型训练，即可快速生成图像分类模型。可应用于商品的自动分类、运输车辆种类识别和残次品的自动分类。例如质量检查

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介。 图1 自动学习操作流程 图2 Workflow运行流程 项目类型介绍 图像分类 图像分类项目，是对图像进行分类。需要添加图片并对图像进行分类标注，完成图片标注后开始模型训练，即可快速生成图像分类模型。可应用于商品的自动分类、运输车辆种类识别和残次品的自动分类等。例如质量检查

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培训内容 培训内容 说明 神经网络基础 介绍深度学习预备知识，人工神经网络，深度前馈网络，反向传播和神经网络架构设计 图像处理理论和应用 介绍计算机视觉概览，数字图像处理基础，图像预处理技术，图像处理基本任务，特征提取和传统图像处理算法，深度学习和卷积神经网络相关知识 语音处理理论和应用

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pyter Notebook完成神经网络模型的训练，并利用该模型完成简单的图像分类。 父主题： 基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型

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媒资图像标签（分类） 标签识别 父主题： API

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应用场景 内容审核 -图像 内容审核-图像有以下应用场景： 视频直播 在互动直播场景中，成千上万个房间并发直播，人工审核直播内容几乎不可能。基于图像审核能力，可对所有房间内容实时监控，识别可疑房间并进行预警。 场景优势如下： 准确率高：基于改进的深度学习算法，检测准确率高。 响应速度快：视频直播响应速度小于0

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场景管理分类设计使用逻辑 场景管理提供所有仿真场景、测试用例和泛化场景的管理功能，用户可上传符合平台规范的自定义场景，也可将场景下载至本地开发。Octopus平台自研场景标签分类体系，从多维度深层次科学分类场景。仿真场景库可自建仿真场景库，集合相同场景格式的不同条件仿真场景，检验

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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，进而对目标进行定性识别，作为模式识别技术在遥感领域的应用。 影像融合 将低分辨率的多光谱影像与高分辨率的单波段影像重采样，生成高分辨率多光谱影像遥感的影像处理技术，使处理后的影像既有较高的空间分辨率，又具有多光谱特征

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什么是图像搜索 图像搜索（ Image Search ，又称为多媒体搜索）基于深度学习与图像识别技术，是一套开箱即用的场景化搜索服务，支持图像等数据的管理和搜索，提供多种通用预置场景的搜索能力，并支持低成本、高敏捷的定制化服务，为用户提供安全、可靠、快速、准确的一键部署场景化内容搜索需求。

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