月20日，筆者從長慶探區(qū)獲悉，東方物探長慶物探分公司憑借自立科研項(xiàng)目“基于人工智能的黃土塬地區(qū)障礙物自動拾取方法應(yīng)用”，成功攻克障礙物的精準(zhǔn)識別與高效處理這一難題，為行業(yè)發(fā)展注入新動能。

多年來，障礙物拾取依托谷歌衛(wèi)星照片或無人機(jī)航拍照片，進(jìn)行人工手動拾取，存在明顯局限。2023年，分公司引進(jìn)人工智能自動拾取障礙物技術(shù)和先進(jìn)的人工智能算法，讓數(shù)據(jù)處理實(shí)現(xiàn)了質(zhì)的飛躍。技術(shù)人員針對不同類型的障礙物，構(gòu)建了高精度識別模型，在實(shí)際生產(chǎn)中大幅提升黃土塬障礙物自動拾取效率。人工智能在復(fù)雜地形下對各類目標(biāo)具有強(qiáng)大的識別能力，提升了工作效率和準(zhǔn)確性。

2024年底，通過集中精力優(yōu)化算法，技術(shù)人員加強(qiáng)對小型目標(biāo)檢測精度的識別，引入更先進(jìn)的深度學(xué)習(xí)架構(gòu)和大量的標(biāo)注數(shù)據(jù)，進(jìn)一步提高了系統(tǒng)的識別能力，并將其應(yīng)用到今年的三維項(xiàng)目設(shè)計(jì)中，對小型障礙物的識別準(zhǔn)確度大幅提升。同時(shí)，技術(shù)人員利用往年積累的遙感圖像數(shù)據(jù)，構(gòu)建了包含不同類型、地區(qū)和季節(jié)特征的標(biāo)志性數(shù)據(jù)集，為后續(xù)的自動拾取應(yīng)用提供了強(qiáng)大的數(shù)據(jù)支持。