物联网软件开发公司 机器学习模子初度在天外检测云层变化
发布日期：2024-07-18 17:05 点击次数：123
计议东谈主员初度在天外查考机器学习模子。图片着手：牛津大学官网
小程序开发据英国牛津大学官网29日报谈，该校科学家初度在外天外一颗东谈主造卫星上查考了一个机器学习模子，这一后果可完了好多应用边界的及时监测和有谋划，有望透顶改革遥感卫星的智商。关联论文一经提交于近期举行的国外地球科学与遥感研究会。
遥感卫星收罗的数据是航空测绘、天气预告、丛林监测等许多要津举止的基础。当今，大大宗卫星只可被迫地收罗数据，无法作出决定或检测变化，数据必须中继到地球进行处分，而这往往需要数小时以致数天技术，从而闭幕了东谈主们识别当然灾害等事件、马上应付的智商。
在最新计议中，计议团队在卫星上查考了一个通俗的模子RaVAEn，以从卫星径直拍摄的空中图像中检测出云层的变化。该模子基于“小样本学习”步调，当模子唯有几个样本可供查考时，该步调使模子粗略学习最紧要的特征，其要津优点是可将数据压缩成更小的代表数据，使模子得以更高效开动。
往往，开拓一个机器学习模子需要几轮查考，物联网app开发而新模子在约1.5秒内就完成了查考阶段(使用了1300多张图像)。当团队哄骗新数据测试该模子的性能时，其会在约1/10秒内自动检测到云是否存在。
计议东谈主员默示，该模子可很好地相宜不同的任务，并使用其他神气的数据。他们当今策动开拓更先进的模子，以自动差别对东谈主类产生关键影响的变化(如激流、失火等)和当然变化(如不同季节树叶感情的变化)。另一个谋划是为更复杂的数据，如高光谱卫星拍摄的图像开拓模子，以检测甲烷显露，并应付情状变化。
此外，传统机载卫星传感器容易受到恶劣环境条款影响，因此需要按时校准，而在外层空间使用机器学习有助于克服这一贫穷。
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