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Comment l'intelligence artificielle peut prendre en charge la recommandation de contenu | L'IA dans le contenu de recommandation
Résumé
Défi
La détection de petits objets (par rapport à la distance à partir de laquelle ils ont été capturés) sur Terre depuis une orbite à l'aide du Deep Learning est une tâche non triviale. La surveillance de l'environnement et la détection d'objets par des humains à l'aide d'images de la Terre provenant de satellites sont difficilement réalisables sur une distance de plusieurs milliers de kilomètres. En plus de cela, certaines substances comme les fuites de méthane ou les marées noires peuvent être invisibles à l’œil humain, qui n’est sensible qu’à trois canaux du spectre visuel : le rouge, le vert et le bleu.
Solution par AI Superior
Nous avons développé une solution de Deep Learning qui utilise tous les canaux fournis par l'imagerie hyperspectrale et est capable de reconnaître des objets avec une très faible résolution, par exemple 10 x 8 pixels. L'approche démontre des performances de pointe dans la détection de divers objets : bâtiments résidentiels et commerciaux, voitures, trains, routes, autoroutes, voies ferrées, etc.
Résultat et implications
La technologie développée a un fort potentiel pour être appliquée dans une grande variété de scénarios, à savoir :
- Contrôle écologique et surveillance de la pollution : détection de débris plastiques côtiers et marins, détection de déversements d'hydrocarbures, fuites de méthane, détection et analyse de gravité
- Autorité de contrôle des bâtiments : détection de bâtiments non autorisés, surveillance de chantiers, abattage illégal d'arbres
- Surveillance de la qualité des routes et des voies ferrées, détection de la couverture routière par du sable ou de la neige, surveillance des parkings
- Analyse de l'activité humaine sur les champs pétroliers, dans les zones industrielles, suivi logistique
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