GeoScene GeoAI地理感知智能技术最新进展及应用场景探索.pdf

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1、GeoScene GeoAI地理感知智能技术最新进展及应用场景探索易智瑞信息技术有限公司赵素雯人工智能（AI）与GeoAI01GeoScene GeoAI 场景GeoScene GeoAI 工具0203REPORT OUTLINE目录目录人工智能（AI）与 GeoAI人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。何为人工智能？强人工智能弱人工智能具体任务驱动的人工智能自主完成一系列任务，具有类人的逻辑推理、联想、意识控制等综合能力的智能分享地理价值帮助用户成功助力产业发展符号主义的逻辑推理方法专家系统深度学习深度学习语音识别、图像识别算法突破人

2、工智能技术发展历程2015.072017.072017.102017.12国家新一代人工智能创新发展试验区建设工作指引：力争到2030年，布局建设20个左右试验区2018.072018年政府工作报告：人工智能再次列入政府工作报告：加强新一代人工智能研发应用。2019.08国务院正式印发新一代人工智能发展规划，战略确立了新一代人工智能发展三步走战略目标，人工智能的发展至此上升到国家战略层面2020.促进新一代人工智能产业发展三年行动计划（2018-2020年）发布国务院关于积极推进“互联网+”行动的指导意见发布，将人工智能作为重点布局的11个领域之一十九大报告人工智能正式写入十九大工作报告，将推

3、动互联网、大数据、人工智能和实体经济的深度融合国家多次布局“新基建”：国务院常务会议中央全面深化改革委员会第十二次会议中央政治局常务委员会会议11月3日，中共中央关于制定国民经济和社会发展第十四个五年规划和二三五年远景目标的建议发布：科技前沿领域，新一代人工智能排名第一位人工智能成为国家科技发展的战略支撑之一机器学习（含深度学习)强化学习图算法知识图谱运筹优化机器人自然语言处理搜索引擎计算机视觉（2D&3D）计算机图形学语音识别基础层应用层监督机器学习-逻辑回归、KNN、决策树、支持向量机、随机森林非监督机器学习-k-means、DBSCAN基于密度的聚类考虑时间序列的算法：ARMA、NARM

4、A、LSTM概率图模型-有向图模型（朴素贝叶斯、隐马尔可夫模型）-无向图模型（受限玻尔兹曼机模型、条件随机场模型、马尔可夫随机场模型）卷积神经网络循环神经网络对抗神经网络策略梯度算法值函数拟合算法图搜索路径发现社群发现图挖掘图神经网络知识抽取知识融合知识表示知识推理-图像分类-目标检测-图像分割-目标跟踪-图像描述-图像生成-三维几何重建-深度估计-三维坐标估计-三维目标检测和跟踪等-词向量表示-文本分类-序列标注-机器翻译-文档摘要制造水利金融环保自然资源应急管线互联网医疗交通测绘审计园区行业层人工智能（AI）技术概览GeoAI地理空间人工智能地理空间人工智能:人工智能、机器学习及深度学习与

5、地理信息系统的一体化人工智能、机器学习及深度学习与地理信息系统的一体化Integration of Artificial Intelligence,Machine Learning and Deep Learning with GISAIGIS语音识别自然语音生成计算机视觉自然语言处理人脸识别即时视觉翻译数据采集时空大数据三维建模空间建模自动驾驶制图智能预测应用创建激光雷达点云遥感影像分类、识别等点云三维模型重建交通预测、房价预测等GeoAI机器学习、深度学习本次分享侧重计算机视觉领域的深度学习技术遥感影像点云视频自然语言文本GeoAI:AI用于GIS领域的分析、方法和解决方案GeoScene

6、 GeoAI 场景GeoAI常见场景：目标检测指计算机需要在图像中查找目标特征及位置。广泛用于定位卫星、航空或无人机影像中的某些特定特征，并在地图上绘制边界框定位这些特征的位置。计算机为图像分配一个标签或类，比如基于普通相片或图片的“猫狗分类”。在GIS中主要可用于对带有地理特征的图片进行分类，如“密集人群”分类、受损房屋分类、不同作物种植分类、游泳池是否富营养化分类等GeoAI常见场景：对象分类图像中的每个像素都被归为一个特定类别，比如下面左图图像中，黄色像素被归类为猫，绿色像素归为地面，蓝色像素归为天空。在GIS中，这通常被称为像素分类、图像分割或图像分类，常用于土地使用分类、或道路提取等