MapGIS IGServer -S(九州)是一款智能 GIS 服务器产品,基于深度学习框架,提供数据关联与融合、空间分析与预测、聚类分类与统计等智能化服务,应用于遥感影像变化检测、建筑物提取、语义分割、岩性识别等领域。
支持多种国产芯片、操作系统、服务器、云平台以及国产数据库,从基础软硬件环境上保障地理空间信息的安全;
支持国产CPU的硬件平台,包括X86、ARM、MIPS多种CPU架构以及飞腾、鲲鹏、龙芯、兆芯以及申威在内的多种国产芯片;
支持多种操作系统,包括银河麒麟、中标麒麟、深度、欧拉、中科方德、UOS等;
支持多种国产化服务器,包括新华三、深信服、华为泰山、浪潮、长城等;
支持多种国产化云平台,包括华为、深信服、新华三等多种国产厂商的云平台。
丰富深度学习模型库,完善基于深度学习的遥感影像信息提取流程,实现遥感影像信息的快速提取;
采用全新的基于注意力机制的多网络分割模型,有效提升影像信息提取模型精度和泛化能力,满足不同地物分割与识别要求;
扩充影像语义分割模型所支持的地物类型,实现遥感影像中的环形交叉口、棒球场、游泳池、船只、城中村等地物的快速提取。
支持构建地理知识图谱,以直观的图谱方式表达地理实体之间的关系;
提供基于地理知识图谱的目录服务,支持紧凑树、环形布局等图谱可视化方式;
提供地理图谱查询与分析、图谱关联分析等,提升地理现象的动态感知和知识发现等能力;
满足众多行业领域应用需求,支撑知识性的地理信息分析和应用。
针对视频数据源采用 Yolov5 网络模型进行目标检测,针对性改进和优化模型参数,有效提升视频检测的精度和效率;
基于视频源数据进行空间化处理,通过视频融合等方式增强视频的清晰度和可辨性,充分利用时序和上下文等信息快速检测视频目标。
提出基于膨胀图神经网络的点云局部特征提取深度网络模型算法,适用于室外场景语义分割并有效提高室外场景语义分割精度;
提出新型的点网络 RG-GCN,适用于室内场景的语义分割并有效提高室内场景语义分割精度;
基于点云语义分割技术快速实现室内外场景点云语义分割,整体精度达到了国内领先水平。