Каталог Данных Каталог Организаций Каталог Оборудования Каталог Программного Обеспечения Написать письмо Наши координаты Главная страница
RSS Реклама Карта сайта Архив новостей Форумы Опросы 
Здравствуйте! Ваш уровень доступа: Гостевой
Навигатор: Новости/
 
Rus/Eng
Поиск по сайту    
 ГИС-Ассоциация
 Аналитика и обзоры
 Нормы и право
 Конкурсы
 Дискуссии
 Наши авторы
 Публикации
 Календарь
 Биржа труда
 Словарь терминов
Проект поддерживают  



Авторизация    
Логин
Пароль

Забыли пароль?
Проблемы с авторизацией?
Зарегистрироваться




width=1 Rambler_Top100

наша статистика
статистика по mail.ru
статистика по rambler.ru

Реклама на сайте
Новостные ленты

BlackSky стремится к автоматизации аналитики спутниковых снимков

Как сообщает rossaprimavera.ru, отрасль дистанционного зондирования Земли и геопространственной аналитики будет развиваться в сторону увеличения возможностей машинного обучения и искусственного интеллекта для обработки возрастающего потока данных от спутниковых группировок, заявил бывший сотрудник Национального агентства геопространственной разведки (NGA) Скотт Карри, а ныне главный архитектор решений компании BlackSky по наблюдению за Землей. Это заявление Карри сделал 7 октября в кулуарах симпозиума GEOINT 2021, передает SpaceNews.

По словам Карри, проблема сегодня заключается в том, что искусственный интеллект и машинное обучение недостаточно развиты, для того чтобы аналитика могла быть полностью автоматизирована. Клиенты должны доверять информации и быть уверенными в ней, а это по-прежнему требует большого труда аналитических групп, состоящих из многих сотрудников.

Отметим, компания BlackSky называет себя компанией «глобального мониторинга», которая использует различные типы данных для обнаружения изменений или аномалий. Компания использует алгоритмы машинного обучения для анализа оптических и радиолокационных изображений со спутников, самолетами или беспилотными летательными аппаратами, а также данные с наземных датчиков, из интернета вещей и из социальных сетей.

«Аналитики переполнены образами, поэтому вам нужно идти в другом направлении. Вы должны позволить машине вести подсчет событий, определять, что что-то происходит, и предупреждать вас», — сказал Карри.

По словам Карри, BlackSky и другие компании в этой отрасли работают над «совершенствованием алгоритмов, чтобы научить их быть достаточно точными в работе с уровнем детализации изображений, который предоставляют наши спутниковые группировки». Не смотря на то, что неизбежны ложные срабатывания алгоритмов. Также он отметил, что в ближайшие 10–20 лет работа с растровыми изображениями будет по большей части переложена на машины, а производство аналитических материалов будет менее нуждаться в персонале.

Компания BlackSky управляет шестью спутниками, которые двигаются по наклонным орбитам, чтобы сконцентрировать охват глобальных горячих точек, и в ближайшие несколько лет планирует создать группировку из 30 спутников. В настоящее время большая часть бизнеса компании ориентирована на работу по контрактам с государственными учреждениями.


Разделы, к которым прикреплен документ:
Новости
Данные
Организации
Тематич. разделы / ДДЗ
Страны и регионы / Др. страны
 
Комментарии (0) Для того, чтобы оставить комментарий Вам необходимо авторизоваться или зарегистрироваться




ОБСУДИТЬ В ФОРУМЕ
Оставлено сообщений: 0


Источник: https://rossaprimavera.ru/news/fb7ff795?utm_source=yxnews&utm_medium=desktop&utm_referrer=https%3A%2F%2Fyandex.ru%2Fnews%2Fsearch%3Ftext%3D 10:04:37 12.10 2021   

Версия для печати  
    Анонсы партнеров

    Наши предложения
  Новости Gisa.ru в Телеграм
  Реклама на сайте
  Зарегистрироваться и получать новости по e-mail
  Конференции ГИС-Ассоциации
  Журнал "Управление развитием территории"
  Контакты

Портал Gisa.ru использует файлы cookie для повышения удобства пользователей и обеспечения работоспособности сайта и сервисов. Оставаясь на сайте Gisa.ru вы подтверждаете свое согласие на использование файлов cookie. Если вы не хотите использовать файлы cookie, то можете изменить настройки браузера. Пользовательское соглашение. Политика конфиденциальности.
© ГИС-Ассоциация. 2002-2022 гг.
Time: 0.020086050033569 sec, Question: 65