背景与挑战
以BiJiaNet遥感大模型为核心的海洋海岸带遥感影像智能解译云平台,依托于昇腾的澎湃算力和高可靠的弹性云服务器,聚焦国家战略与行业需求,面向海洋海岸带遥感监测应用领域,实现遥感信息自动提取、专题图生成、产品发布、解译应用和资源共享等功能,为业务用户提供全流程、一体化的遥感影像智能解译整体解决方案。 本方案面向海洋与海岸带遥感监测应用领域,开展遥感影像地物分类、变化检测和目标识别等遥感信息提取方法研究,为用户提供遥感信息提取、专题图生成、解译应用和产品发布等全流程、一体化的遥感影像智能解译整体解决方案。
解决方案
算法/关键配置
| 适配算法/关键配置名称 | 算法/关键配置描述 |
|---|---|
| BiJiaNet遥感大模型 | 基于MindSpore实现了BiJiaNet遥感大模型预训练和面向下游任务的高效参数微调;依托异构计算架构CANN实现定制化开发,同时利用ModelAtrs一站式开发平台,优化模型开发流程。 |
方案亮点
以BiJiaNet遥感大模型为核心的海洋海岸带遥感影像智能解译云平台,依托于昇腾的澎湃算力和高可靠的弹性云服务器,聚焦国家战略与行业需求,面向海洋海岸带遥感监测应用领域,实现遥感信息自动提取、专题图生成、产品发布、解译应用和资源共享等功能,为业务用户提供全流程、一体化的遥感影像智能解译整体解决方案。 本方案面向海洋与海岸带遥感监测应用领域,开展遥感影像地物分类、变化检测和目标识别等遥感信息提取方法研究,为用户提供遥感信息提取、专题图生成、解译应用和产品发布等全流程、一体化的遥感影像智能解译整体解决方案。
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青岛山科人工智能有限公司-BiJiaNet海岸带动态监测遥感大模型解决方案.pdf
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