MapGIS IGServer-S将GIS空间运算能力与人工智能技术深度融合,提供Deep Learning Service和Business Analytics Service两大类分析服务,实现遥感影像信息提取和变化检测、图文数据语义关联匹配、多源数据融合与智能分析,科学解决复杂空间问题。


1、 Deep Learning Service

遥感影像信息提取和变化检测基于深度学习技术,融合ResNet、Fast-RCNN、Deeplab、FCN等多种神经网络图像分割算法,实现多种地理实体的高精度提取和变化监测。

基于改进的深度残差网络模型,结合导向滤波器,显著提高提取精度

支持基于遥感影像的房屋、水体、植被、道路等多类地物高精度识别和变化和变化监测

支持基于图像的地质体岩石岩性识别与分类


图文数据语义关联匹配:地理实体有多种描述方式,如地图空间数据、文本描述数据等。针对同一地理实体多种描述数据相互隔离的问题,基于深度学习技术,采用连体网络模型,实现地理实体空间数据与文本描述数据语义关联匹配。

通过文本语义相似度,实现地理实体多元数据关联

基于双层带注意力机制的连体网络模型,具有很好的泛化能力

支持地质图与地质资料的关系匹配,实现图文互查


2、 Business Analytics Service

基于海量时空大数据,运用多元统计和机器学习方法,提供数据关联与融合、空间分析与预测等智能化服务,实现安全态势感知与预警、个人画像描绘与行为推断、群体运动模式与异常行为判别、可视分析与智能研判等大数据分析。

安全态势感知与预警:根据历史数据,基于实时态势数据,如位置信息、气象信息、地形地貌等,利用深度学习算法实时感知安全态势,对实时的事故风险进行预测预警。


个人画像描绘与行为推断:通过对特定人员出行轨迹进行时空分析,推断个人爱好、生活习惯等,对个人画像进行描绘,并对其潜在行为的时空场景进行推断;结合历史行为与预警规则,实现目标人员行为的智能预警。


群体运动模式与异常行为判别:挖掘不同类型人员、运动轨迹的时空同现规律(如:同出行、同住宿等),关联人员的身份背景与历史行为信息,构建不同人员的关系网络图;通过发现非常态的群体运动模式,预测群体性异常行为模式。


可视分析与智能研判:通过接入传感器数据,进行实时统计分析,实现人员分布、资源布局、宏观态势等多维度信息实时动态多视角展示,应用于公共安全领域,对治安事件的高发时间、高发地区、高发场所和高发类型,以不同的颜色进行动态展现,辅助警情深度研判。


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