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AI从低分辨率卫星影像自动识别全球非正规居住区

深度学习低成本绘制贫民窟分布,助力NGO精准救援

全球近四分之一城市人口居住于非正规居住区(贫民窟),缺乏基础设施、处环境危险区。手工测绘耗时耗力。国际团队开发深度学习系统,利用免费低分辨率卫星影像自动检测绘制此类区域,输出二值地图。

双模型互补:低分辨率高效+高分辨率精细

两模型结合可全球泛化识别。团队在8块NVIDIA Tesla V100 GPU上训练,发布低/极高分辨率基准数据集及代码至GitHub。像素级统计显示1平方公里贫民窟可居住12.9万人,每像素约13人,助政府/NGO评估援助需求。现与UNICEF合作收集更多实况标注。

参考文献:arXiv:1901.00861

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