DAMO 아카데미, 업계 최초 대규모 원격탐사 AI 모델 출시, 약 100종에 달하는 육상 물체 분류 식별 가능

IT하우스 뉴스 10월 20일 DAMO 아카데미 공식 공개 계정에 따르면, 알리바바 DAMO 아카데미는 오늘 업계 최초로 원격 감지 AI 대형 모델(AIE-SEG)을 출시하며 “현장에서 최초로 이미지 분할을 달성했다”고 밝혔다. "작업 통합", "모든 것의 제로 샘플"의 신속한 추출을 실현하는 하나의 모델, 농지, 수역, 건물 등 거의 100가지 유형의 원격 감지 토지 물체 분류를 식별할 수 있습니다. , 사용자의 대화형 피드백을 기반으로 인식 결과를 자동으로 조정할 수도 있습니다.

원격 감지 기술은 주로 도시 계획, 농지 보호, 긴급 재난 구호 및 기타 산업 응용 분야에 사용되는 것으로 보고되었습니다. AI의 지원으로 관련 원격 감지 기술은 위성 캡처 콘텐츠 및 과거 기상 데이터를 분석하여 도시 운영을 지원할 수 있습니다. , 농지 보호, 비상 대응 등 재난 구호 및 기타 산업 응용 분야.

IT Home은 이 대형 원격 감지 모델의 특징을 다음과 같이 요약합니다.

• 다중 모드 상호 작용을 지원합니다. 예를 들어 "이미지에서 농지 추출"을 입력하면 선택한 대상이 자동으로 인식됩니다

▲ 사진 출처 DAMO 공식 공개 계정

• 모든 표면 대상 인식을 지원하고 다단계 의미 라벨 시스템을 구축합니다

▲ 사진 출처 DAMO 공식 공개 계정

• 위성 및 드론 이미지를 포함한 전체 기능 추출 지원

▲ 사진 출처 DAMO 공식 공개 계정

• 대화형 결과 수정을 지원합니다. 예를 들어 "논"을 식별하고 실수로 "수역"을 추출한 경우 수동 작업을 통해 오류를 수정할 수 있습니다.

▲ 사진 출처 DAMO 공식 공개 계정

일반 및 다중 카테고리 변경 감지 지원

▲ 사진 출처 DAMO 공식 공개 계정

관계자에 따르면 일부 특정 시나리오에서는 기존 원격 감지 모델과 비교하여 이 모델이 인스턴스 추출 정확도를 25%, 변경 감지 정확도를 30% 높일 수 있다고 합니다.

DAMO 아카데미는 또한 이 대형 원격 감지 AI 모델이 "즉시 사용 가능한" API 호출 서비스를 제공하며 사용자는 "수역 추출" 및 "수역 추출"과 같은 다양한 원격 감지 AI 해석 기능을 필요에 따라 맞춤 설정할 수 있다고 주장합니다. 경작지 변화 모니터링', '태양광 식별' 등

이를 통해 AI가 현장에 더욱 침투할 수 있게 되어 재난 예방 및 제어, 천연자원 관리, 농업 수확량 추정 등 원격 감지 애플리케이션의 분석 효율성이 크게 향상될 것입니다.

현재 이 AI 모델은 업계에 적용되었습니다. 예를 들어, 산둥성 토지 측량 및 매핑 연구소와 알리바바 다모 연구소가 협력하여 겨울 밀의 성장을 모니터링하기 위해 대규모 원격 감지 AI 모델을 사용했습니다. 90% 이상, 겨울 밀의 원격 감지 해석 효율성을 효과적으로 향상시켜 농업 관리자가 곡물 생산량을 더 잘 예측하고 농업 생산 효율성을 향상시킬 수 있습니다.

국립방재연구소에서도 이 모델을 사용해 산사태와 붕괴된 건물을 식별하고 있습니다. 과거 자연재해 지역의 원격탐사 영상 테스트에서 재해 정보를 추출하는 데 10분밖에 걸리지 않아 수동 작업보다 훨씬 효율적입니다. 10배 이상 식별하여 과학적 재난 구호를 위한 효율적이고 정확한 원격 감지 분석 지원을 제공합니다.

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