佳格天地斩获2020数字中国创新大赛--建筑智能普查赛题冠军
7月9日 , 2020数字中国创新大赛·数字政府赛道决赛在云端开赛 。 本届大赛由数字中国建设峰会组委会主办 , 数字福建领导小组和阿里云天池大赛等机构承办 。 大赛采取多赛道并行的竞赛形式 , 共有来自全球16个
国家佳格天地斩获2020数字中国创新大赛--建筑智能普查赛题冠军■和地区的4494支队伍参赛 。
经过初赛、复赛的层层选拔 , 佳格天地首席科学家宋宽博士代表北京佳格天地科技有限公司 , 提供了深度学习算法解决方案 , 凭借技术和产品优势、较强的落地能力、商业及社会价值 , 从决赛中脱颖而出 。 在数字政府赛道四个赛题之一:建筑智能普查赛事里问鼎冠军 , 并将参加后续在福建举行的数字政府总决赛 。
作为数字中国创新大赛的主要赛道之一 , 数字政府赛道以推动福建省政务数字化升级为契机 , 设置建筑智能普查、人机交互机器人、智慧社区建设、智慧海洋建设四大赛题 。 佳格天地针对各地政府在数字化治理建设用地以及灾害应急中面临的现实问题 , 在地物识别领域 , 投入了30个月的深度学习技术研发迭代 , 建设了全中国城市和乡村的建筑物标注数据集 , 实现了深度学习技术产品突破 , 因此参加了本次大赛 。
在大潮中诞生 , 绿水青山 , 呼唤天眼的保护
违建作为当前城市治理当中一大难题 , 以发现难、防控难、认定难 , 拆除更难等特点存在 , 并持续侵蚀着绿水青山 , 为各方所关注 。
秦岭别墅违建十五年 , 监管落后于开发 , 且别墅隐藏在树林中 , 人迹罕至 , 难以发现 。 传统的建筑普查方式虽然能通过高分辨率遥感卫星图像 , 识别建筑物的形状和布局特征 , 但在建筑物屋顶材质、建筑物高度、建筑风格的多样性、建筑物的自动提取等方面精度较低;而人工勾画精度虽高 , 效率却太低 , 难以普及 。
佳格天地发展的创新算法 , 底层是端到端的多个深度学习算法无缝集成 , 大大提高了建筑物提取的效率和精准度 , 并应用于城市管理实践中 , 助力政府解决治理难题 。
▼城市中心建筑识别
图|佳格天地
在实践中修正 , 自有城市-乡村建筑物数据集是护城河之一
打磨产品服务经历了:数据采集入库-模型训练-自动检测的流水线的全过程 。 2017—2019年间 , 经过技术的迭代升级 , 佳格天地开发出了针对偏远山区的建筑物深度学习产品 , 被应急管理部地震搜救中心应用 。
在野外条件下 , 该产品能够在万元以内的GPU笔记本电脑上直接运行 , 无需网络 , 直接服务救灾工作 。 在发生自然灾害的时候 , 也是救援工作最困难的地方 , 需要技术支援一线 。
在竞争中进化 , 算法输出建筑物边界如刀切豆腐般清晰精准
为了达到测绘级精度的建筑物提取 , 关键在于建筑物的边缘提取必须达到像素级准确 。 对这个问题 , 目前业界有四条深度学习技术路线:以PSPnet和HRnet为代表的传统语义分割FCN , 以RCNN系列为代表的传统实例分割 , 以递归神经网络PolyRNN++为代表的半自动边缘提取 , 以及佳格天地探索发展的FCN边缘提取 。
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