識別導彈基地 人類耗60小時 AI只需42分鐘!

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■美國愛國者地空導彈系統運輸起豎發射車挑戰。

本報訊

美國研究人員訓練出一個深度學習算法(AI),用以識別「東亞某國」地空導彈基地。這些算法比人類的速度快幾百倍,高效找出分佈在一塊近9萬平方公里區域內的地空導彈發射場。這種人工神經網絡基於能夠過濾和學習大量資料的人工神經層,達到人類圖像分析專家90%的準確率。

細胞在受控的細胞培養皿條件下進行稱重,測得的重量約為2到3納克。天平稱重臂放到培養皿底部,輕推揀起單個細胞。 

令人震驚的是,這種方法還將發現潛在導彈基地的時間從60小時減少到42分鐘。

可怕之處在於,這只是公開的「民間」研究。「用算法發現潛在的導彈基地位置,據我所知,這為人類節省了很多時間」 密蘇里大學電氣工程和電腦科學教授Curt Davis談了談他們的研究方向。

這個研究發表在《應用遙感》雜誌上,展示了一種用於大量衛星圖像分析的深度學習模型,能夠識別情報機構和國家安全專家感興趣目標。

在衛星圖像分析中應用深度學習AI的挑戰通常很難解決。與人臉、地點或者物體識別相比,衛星圖像對深度學習算法提出了更大的挑戰。因為衛星圖像會從多個角度進行拍攝,同一地點的建築物可能在照片上是顛倒的,另外同一地點的不同時間裏雲層的變化也很不一樣。

另一個主要問題是相對缺乏大型訓練資料集,包括用於訓練深度學習算法的手工標記的示例,需要用它來準確識別衛星圖像的特徵。

對此,Davis團隊將全球約2200個地點的公共資料與影響解決方案商DigitalGlobe衛星圖像結合在一起,創建自己的訓練資料,然後通過測試4種深度學習模型找到最佳測試資料。

但研究人員手中確認的地空導彈基地圖片只有90個。這樣一個小型訓練資料集通常無法產生準確結果。為了解決這個問題,Davis等人將原始圖像稍微改變了方向,把90多個訓練樣本轉換成大約893000個訓練樣本。這項研究中的成績很可能得益於導彈發射基地佔地很大,在衛星圖像上看也有獨特的圖案。衛星圖像之間的分辨率也差異很大。這讓問題進一步變得複雜,想要深度學習算法效果最好,通常需要給定相同大小的圖片。另外,除了可見光圖像之外,不少衛星拍攝的還是紅外或者其他光譜波段的圖像。

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