近日,国家自然科学基金委信息科学部、“空间信息网络基础理论与关键技术”重大研究计划指导专家组主办的“遥感图像稀疏表征与智能分析竞赛”落下帷幕,微众银行AI团队在遥感图像场景分类赛道力压竞争对手,获赛道冠军。与此同时,微众银行AI团队与西安电子科技大学人工智能学院联合团队也在目标跟踪赛道中斩获冠军。
据了解,这已经是国家自然科学基金委筹办的第三届竞赛,设置遥感图像场景分类、遥感图像目标检测、遥感图像语义分割、遥感图像变化检测和遥感视频目标跟踪五个竞赛主题,吸引了11个国家,115个城市2191支来自各大高校、研究所与科技公司相关领域研究团队参赛。
遥感图像场景分类赛道作为整个竞赛的五大赛道之一,以包含典型场景的遥感图像为处理对象,参赛队伍使用主办方提供的数据对指定的遥感图像进行场景分类,主办方依据评分标准对遥感图像场景分类结果进行综合评价。竞赛中提供了包含45个类别场景的遥感图像数据集,数据集样本量超过200000。同一场景的样本风格差异很大,且类别间样本数量不均衡,对算法要求非常高。此外,由于遥感图像一般包含很广的地域范围,地理状况复杂多样,山川与湖泊相连,城市与农田相间,不同类别的场景,往往集中出现在同一张照片,如何界定场景成为难点。尤其是很多场景相似度很大,比如沙漠和油田,城市立交与桥梁,这些因素都对技术与算法提出了更高挑战。对此,微众银行AI团队设计了数据增强方案、专家模型、多模型融合等一系列解决方案,大大提升了识别准确率和精度。
场景分类技术是遥感影像分析的基础技术之一,在城市发展状况分析、农业地表分类及功能区划定等智慧城市、智慧农业场景中都有广泛应用。基于遥感图像分析技术等AI核心技术,微众银行AI团队搭建了智能资产管理平台,通过对遥感图像、物联网数据、舆情数据等“另类数据”的分析,挖掘更加实时、智能、全面的信息,从而更敏锐地监测宏观经济趋势、进行量化基本面分析、跟踪大宗商品、农业保险定损以及对企业进行ESG评级。例如通过卫星遥感影像,检测区域内车辆、轮船、飞机、原油罐等目标物,进而对企业经营状况、大宗商品产量等进行预估;通过识别不同作物的地貌特征,可以对作物种植面积、长势等进行监测与预估。
更多基于遥感影像的金融场景与解决方案,会在即将发布的“微众AI智能资管平台”中全方位展示。微众银行AI团队致力于打造智能资管科技,通过行业领先的人工智能技术挖掘海量另类数据,有望解决资产管理业务中的痛点与难点。
人工智能正走向技术普惠的临界点,泛人工智能时代正在来临。未来,人工智能技术将以更为深入的姿态影响用户的日常生产生活方式,重塑生产结构,推进产业智能化的更进一步发展。微众银行AI团队将继续利用AI技术普惠大众,将实实在在的AI技术实现更为深度的落地,推动经济高效发展,实现普惠AI,赋能生活。
