張艷華
(山西水利職業(yè)技術(shù)學(xué)院 山西 運城 044000)
先進(jìn)的人工智能技術(shù)似乎已經(jīng)與我們的生活密切相關(guān),人們在日常生活中不僅可以頻繁看到與人工智能相關(guān)的技術(shù)報道,更能夠直接應(yīng)用到與人工智能技術(shù)相關(guān)的產(chǎn)品,比如AI 技術(shù)等。人工技術(shù)迅猛發(fā)展,正在向世人宣告我們已經(jīng)進(jìn)入到人工智能時代,必須積極迎合人工技術(shù)的發(fā)展趨勢,加強產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新,才能夠?qū)崿F(xiàn)各個行業(yè)的可持續(xù)發(fā)展,否則必將被歷史所淘汰。
人工智能技術(shù)中的視覺技術(shù)主要是指可以通過攝影設(shè)備和計算機處理系統(tǒng)。代替人眼對目標(biāo)進(jìn)行數(shù)字化的識別和跟蹤,而且計算機系統(tǒng)內(nèi)也會有相應(yīng)的邏輯處理能力,進(jìn)而可以對所獲得的數(shù)字信息進(jìn)行測量和識別。廣義上,計算機相關(guān)機械設(shè)備所具備的視覺能力主要包括圖像處理技術(shù)、目標(biāo)識別技術(shù)、信息重建技術(shù)、圖像分析技術(shù)、數(shù)據(jù)理解技術(shù)等諸多領(lǐng)域;狹義上而言,計算機相關(guān)機械設(shè)備所具備的視覺能力,主要是通過對于圖片、視頻等數(shù)據(jù)信息進(jìn)行收集和處理。在計算機系統(tǒng)內(nèi)建立起相應(yīng)的三維場景,通過實現(xiàn)三維重建的方式,提高信息處理能力。
人工智能發(fā)展的另一個主要技術(shù)方向是實現(xiàn)機器學(xué)習(xí),自人工智能概念提出以來,讓機器完成學(xué)習(xí)任務(wù)已經(jīng)成為人工智能最為主要的研究方向。機器學(xué)習(xí)的基本邏輯是通過尋找某種函數(shù)關(guān)系,利用數(shù)據(jù)將具體事物進(jìn)行勾線和連接。進(jìn)而形成正確的映射,幫助人工智能完成相應(yīng)的學(xué)習(xí)任務(wù)。統(tǒng)計學(xué)習(xí)的思想已經(jīng)長期應(yīng)用在機器學(xué)習(xí)技術(shù)上,而在攝影測量和遙感領(lǐng)域內(nèi)統(tǒng)計學(xué)習(xí)思想也有著廣泛的應(yīng)用。比如,在進(jìn)行測繪遙感過程中,需要利用統(tǒng)計學(xué)思想進(jìn)行監(jiān)督和對非監(jiān)督目標(biāo)進(jìn)行識別與分類。利用傳統(tǒng)的統(tǒng)計學(xué)理論所進(jìn)行的遙感影像監(jiān)督和非監(jiān)督分類相關(guān)的研究成果進(jìn)展一直較為緩慢,進(jìn)而導(dǎo)致測繪遙感技術(shù)在目標(biāo)識別的精準(zhǔn)度上和分類的準(zhǔn)確度上一直以來難以得到有效的提高,但是憑借著人工智能的發(fā)展,通過機器學(xué)習(xí)已經(jīng)期待的改變了這一問題。相關(guān)專家研究證明,利用一種逐層貪心算法可以實現(xiàn)對于機器進(jìn)行深度神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練的能力,而這也意味著深度學(xué)習(xí)的概念就此誕生,利用深度學(xué)習(xí)的算法建立起深度卷積網(wǎng)絡(luò)多層的深度選及處理抽象圖像的技術(shù),將原本深度依賴算法設(shè)計進(jìn)行進(jìn)一步的升級和改良,進(jìn)而將實現(xiàn)機器學(xué)習(xí)的能力提升。相關(guān)研究和發(fā)展已經(jīng)獲得可以對機器進(jìn)行能力上的深度訓(xùn)練,通過構(gòu)建深度網(wǎng)絡(luò),結(jié)合不同的目標(biāo)任務(wù),幫助機器獲得具有不同特征的數(shù)據(jù)信息,進(jìn)而實現(xiàn)自主學(xué)習(xí)功能,使得人工智能在遙感測繪使用上可以獲得全新的突破。在這時候,經(jīng)過了大量的數(shù)據(jù)和實驗證明,利用深度學(xué)習(xí)的算法和新的統(tǒng)計學(xué)思想,無論是在圖像識別、物體分類、語音辨別、遙感技術(shù)使用等相關(guān)的機器學(xué)習(xí)和語義研究上都能夠帶來顯著的效果,未來機器學(xué)習(xí)也將沿著深度學(xué)習(xí)的方向獲得進(jìn)一步的發(fā)展[1-2]。
機器學(xué)習(xí)不僅會在自然語言處理上獲得相應(yīng)的成績,更能夠憑借深度學(xué)習(xí)在視覺圖像上得到更為廣泛的應(yīng)用。比如,可以對手寫字體進(jìn)行識別,對各類圖像進(jìn)行有效分類,自動完成目標(biāo)檢索等。深度學(xué)習(xí)已經(jīng)在計算機視覺系統(tǒng)內(nèi)得到了廣泛的使用,助推了人臉識別、無人駕駛、智能機器人等相關(guān)領(lǐng)域的勃勃生機,而測繪遙感技術(shù)主要的研究對象便是各類視覺圖像,所以測繪遙感解數(shù)在人工智能時代也將深受深度學(xué)習(xí)的影響,獲得技術(shù)的突破。
測繪遙感技術(shù)的重要任務(wù)之一便是對目標(biāo)進(jìn)行幾何定位和物理屬性的提取,通過對二維圖像的收集,重新構(gòu)建起立體的幾何圖形,并且對地理物質(zhì)進(jìn)行要素分類。利用深度學(xué)習(xí)的方式應(yīng)用在幾何定位上,雖然目前還未進(jìn)入到攝影測量的研究領(lǐng)域,但是已經(jīng)出現(xiàn)與計算機視覺領(lǐng)域利息相關(guān)的技術(shù)研究,而深度學(xué)習(xí)的方法所帶來的定位精準(zhǔn)度目前也無法實現(xiàn)與傳統(tǒng)技術(shù)方法所獲得的結(jié)果進(jìn)行相比,仍然相差一個數(shù)量級別,利用三維重建技術(shù)中的密集匹配技術(shù)進(jìn)行深度學(xué)習(xí)可以獲得良好的應(yīng)用成績,而這也將展現(xiàn)出深度學(xué)習(xí)方法所具備的測繪遙感技術(shù)應(yīng)用潛力。
人類社會、機器信息空間以及物理世界所構(gòu)成的三元世界是一個動態(tài)的、開放的、體系化的網(wǎng)絡(luò)世界,在這個三元的世界體系中,一方面,人類需要通過有效的測量和遙感技術(shù),通過野外調(diào)查以及現(xiàn)在最為先進(jìn)的傳感網(wǎng)絡(luò)技術(shù)來獲取物理世界的各類數(shù)據(jù)信息;另一方面,人類也在積極使用社會調(diào)查的方式以及互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)手段、導(dǎo)航設(shè)備、可穿戴設(shè)備和視頻監(jiān)控設(shè)備等工具獲取與人類社會相關(guān)的各類經(jīng)濟信息數(shù)據(jù)內(nèi)容。這些數(shù)據(jù)信息構(gòu)成龐大的數(shù)據(jù)體系,在空間上和時間上形成海量的數(shù)據(jù)規(guī)模,這些數(shù)據(jù)會成為人類探索物理世界,理解人類社會的重要數(shù)據(jù)支持,能夠幫助人類更好的進(jìn)行認(rèn)知的推進(jìn),加強推理能力,而這也是人工智能技術(shù)被研發(fā)出來的最終使命,這一過程也將實現(xiàn)人類在決策上能夠變得更加科學(xué)準(zhǔn)確。
與計算機視覺和深度學(xué)習(xí)相關(guān)的各類人工智能技術(shù)領(lǐng)域有著極大的不同,大數(shù)據(jù)技術(shù)手段所實現(xiàn)的認(rèn)知與推理能力還未形成完善的理論和方法,對于物理世界和人類社會探索、認(rèn)知和推理都在一定程度上存在著不成熟的情況,并且也無法形成完整的體系,但是這并不意味著人類目前無法通過利用人工智能的技術(shù)手段以及大數(shù)據(jù)分析方法來進(jìn)行智慧城市的建設(shè),反而也可以通過這些初步研究的成果,提高智慧城市的建設(shè)水平,并加強了對于智能社區(qū)的研究和應(yīng)用力度。經(jīng)過數(shù)十年的發(fā)展,地理信息系統(tǒng)已經(jīng)建立起較為完整的理論體系和方法邏輯,但是運用傳感網(wǎng)和社會感知設(shè)備相關(guān)的時空數(shù)據(jù)分析技術(shù)和理論挖掘上仍然存在著不成熟的情況,受其重要性的影響,業(yè)界人士正在逐漸加強對于相關(guān)技術(shù)和理論的研究,而這也是目前人工智能在測繪遙感技術(shù)應(yīng)用中的熱點研究問題。
總體而言,人工智能技術(shù)必然帶來一場科學(xué)技術(shù)的革命和產(chǎn)業(yè)的變革,測繪遙感技術(shù)既是人工技術(shù)的直接利益接受者,也將成為人工技術(shù)發(fā)展的積極開拓者,測繪遙感技術(shù)將從原有的靜態(tài)逐漸走向動態(tài),與此同時,也將實現(xiàn)與人工智能技術(shù)相關(guān)的各類計算機視覺技術(shù)的深度融合,以此更好地解決在圖像解釋上信息提取上以及運用上的問題?;ヂ?lián)網(wǎng)技術(shù)、物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)以及傳感技術(shù)將共同構(gòu)建起龐大的時空數(shù)據(jù)信息,這些將成為人工智能持續(xù)發(fā)展的動力,為機器學(xué)習(xí)和智能發(fā)展提供源源不斷的資源。