为种粮补贴提供遥感监测智能识别服务
基于无人机航拍采集真实茶园遥感影像数据，通过国遥自主研发的人工智能算法进行实时目标检测。国遥自主研发的人工智能算法不选择遥感影像中的感兴趣区，而是预测整个影像中的类和边界框，是一种基于回归的算法。 将单元神经网络应用于完整的遥感影像，将图像将图像分割成19x19的单元格。预测每个区域的概率，所有单元格上具有最大概率的类被选择并分配给特定的网格单元。生成由预测概率加权的边界框，识别每个边界框中的地物信息。在预测类概率后，进行NMS运算，消除不必要的锚点。算法识别最高类别概率的边界框，并进行相同的运算过程，直到剩下所有不同的边界框。算法输出所需的向量，并显示各类边界框的细节。结合地物识别样本库进行深度学习与智能识别，得到识别类别，若结果为1，则符合当前需求。再对识别类别进行打分，越接近1则表明识别越准确。依据识别结果正确或错误，筛选排除非目标数据，对据进行纳入或排除操作。数据通过加密算法产生，与系统稳定连接，使数据运行流畅，保障数据高质量运行，提供种粮补贴的遥感监测智能识别服务。
| 字段名 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|
序号 |
-- | -- |
x |
-- | -- |
y |
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category |
-- | -- |
scores |
-- | -- |
| fieldName | exampleValue |
|---|---|
| 序号 | 2 |
| x | 120.9523 |
| y | 29.4451 |
curl -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
http://localhost:3001/api/v1/datasets/19945