Изображения со спутников содержат много важной информации, которую можно использовать для обучения систем искусственного интеллекта и машинного обучения. Однако для того, чтобы эти данные можно было использовать, их необходимо подготовить с помощью различных методов аннотирования данных. В этой статье мы рассмотрим геопространственную аннотацию данных, чтобы понять не только, что это такое, но и понять ценность, которую она может принести компаниям из разных отраслей.

Что такое геопространственная аннотация?

Геопространственная аннотация включает подходящие спутниковые и аэрофотоснимки в наборы данных, совместимые с искусственным интеллектом и машинами. Это приводит к внутреннему набору данных в реальном времени, который можно использовать для оценки и предоставления компаниям важных данных для принятия мер. Несколько примеров часто аннотируемых геопространственных изображений включают в себя картографирование крупных ферм, строительных площадок, шахт, объектов недвижимости, ситуаций восстановления после катастроф и географических объектов. В контексте алгоритмов, которые обеспечивают эффективный доступ и извлечение изображений из значительных наборов геопространственных данных, геопространственные аннотации служат бесценным источником входных данных для инструментов машинного обучения.

Теперь, когда мы получили краткий обзор геопространственных аннотаций, давайте углубимся, чтобы узнать о некоторых методах аннотирования геопространственных данных.

Типы методов аннотирования геопространственных данных

Хотя тип аннотации данных будет зависеть от требований проекта и функциональности системы AI/ML, ниже приведены некоторые из наиболее распространенных типов:

  • Семантическая сегментация — семантическая сегментация — это алгоритм глубокого обучения, который связывает метку или категорию с каждым пикселем изображения. Он используется для распознавания набора пикселей, образующих отдельные категории.
  • Полигональная аннотация. Многоугольная аннотация — это точный метод аннотирования, когда вокруг изображения рисуется набор координат. Эти координаты предназначены для близкого окружения определенного объекта на изображении.
  • Аннотация LiDAR — это включает в себя маркировку объектов в сцене, таких как автомобили, пешеходы и дорожные знаки. Lidar в значительной степени полагается на модели машинного обучения для обеспечения интерпретации данных облака точек в реальном времени.
  • Аннотации ключевых точек. Аннотации ключевых точек представляют собой более подробный протокол аннотирования изображений, используемый для обнаружения небольших объектов и изменений формы путем маркировки местоположения ключевых точек. Аннотации ключевых точек используются для маркировки одного пикселя изображения для отображения формы объекта.

Методы аннотирования геопространственных данных

Спутниковые снимки содержат огромные хранилища геопространственной информации. Следующие методы аннотации данных используются для использования этих данных для обучения алгоритмов AI/ML:

  • Геотеги. Геотеги — это процесс добавления метаданных к цифровой карте, которые включают географические данные о местоположении. Координаты широты и долготы составляют большую часть данных, но они также могут включать метку времени и связи с другими ресурсами.
  • Распознавание названий мест. Распознавание названий мест – это разграничение строк символов, относящихся к названиям мест в неструктурированном тексте. Это пример более распространенной проблемы распознавания именованных объектов (NER), которая привлекла большое внимание в области обработки естественного языка (NLP).
  • Классификация землепользования. На комплексной карте плана или в другом документе вы ссылаетесь на различные желаемые или планируемые категории будущего землепользования как на классификации землепользования. Жилой, деловой и промышленный секторы — это три традиционные широкие категории, и отсюда термины могут стать более конкретными.
  • Аннотация маршрута. Этот процесс включает в себя аннотацию всех различных маршрутов, по которым можно добраться из одной точки в другую. Это позволяет системе ИИ лучше рассчитывать наиболее оптимальный маршрут.
  • Аннотации точек интереса. Аннотации точек интереса (POI) относятся к процессам распознавания образов (а именно кластеризации), извлечения и семантической аннотации.

Какие отрасли могут извлечь выгоду из геопространственной аннотации?

Аннотирование геопространственных данных можно использовать для обучения систем AI/ML в следующих отраслях:

  • Сельское хозяйство. Фермеры могут использовать точное земледелие для использования данных и анализа данных для разработки более эффективных методов ведения сельского хозяйства, которые сокращают затраты на все, от орошения до использования удобрений, пестицидов и гербицидов, за счет «по мере необходимости». ” модели сильно зависят от геопространственных данных. Аэрофотоснимки сельскохозяйственных полей, снятые дронами, необходимо аннотировать с помощью семантической сегментации и других методов.

  • Строительство — компании, работающие с искусственным интеллектом, работают над повышением эффективности строительных процессов, от планирования до мониторинга во время фактического строительства. Повышение безопасности людей на строительных площадках с помощью ИИ начинает приобретать все большую популярность среди большинства крупных строительных фирм. Геопространственная аннотация необходима для анализа и маркировки пространственных данных, таких как спутниковые изображения и визуальные данные GPS.

  • Аэрокосмическая оборона. Геопространственные аннотации могут быть полезны для обнаружения угроз и активности, а также для преобразования аэрофотоснимков и изображений в геопространственные 3D-модели. Потребуется высокоточное обнаружение объектов, чтобы убедиться, что система идентифицирует всю различную информацию.

  • Логистика. Компании, работающие в сфере логистики, могут использовать аннотацию геопространственных данных для создания технологии искусственного интеллекта, которая планирует наиболее оптимальные маршруты. Для этого потребуется полилинейная аннотация, чтобы убедиться, что система идентифицирует даже самые маленькие дороги, которые могут сократить расстояния.

  • Управление стихийными бедствиями. Геопространственные аннотации можно использовать для картографирования районов, пострадавших от стихийных бедствий, таких как землетрясения, ураганы, цунами и наводнения, для помощи в спасательных работах и ​​восстановительных работах. Для этого потребуются теги и аннотации ограничительной рамки, поскольку существуют почти безграничные возможности с точки зрения сцены, которую система ИИ должна будет анализировать.