圖像識別、新一代信息技術領域

隨著電子科學技術和傳感器科學技術的不斷進步，大畫幅遙感圖像的星上高速/實時處理逐漸成為航天遙感領域的研究發展方向。目前的星上處理任務主要集中在圖像預處理、海量數據處理、目標特征提取等方面，受星-地間數據傳輸帶寬的限制，大畫幅圖像在回傳地面前一般要進行3:1-8:1壓縮比的有損壓縮，地面解壓圖像存在一定程度的失真，對壓縮后的失真圖像進行復原處理非常困難。隨著遙感影像分辨力的顯著提高，所獲數據量加速膨脹，與此同時遙感圖像的應用規模和用戶數量也不斷增加，因此對遙感圖像處理的速度和效果提出了更高的要求。技術難點主要體現在未經壓縮的大畫幅遙感圖像數據量龐大，實現實時處理不僅需要優化的程序，還需要能夠承受龐大數據量通過的硬件系統。本技術能夠實現對星載相機輸出的大畫幅遙感圖像的實時處理，并能為星上圖像處理系統的微型化、嵌入式的實際工程化應用提供支持。

本技術在“天智杯”人工智能挑戰賽遙感數據智能解譯應用領域科目2-1小樣本條件下寬幅光學衛星圖像艦船目標智能快速篩選中表現突出，榮獲第一名，實測檢測準確率優于90%。