美研究机构利用机器学习分析商业卫星图像，快速寻找导弹基地
[据航天新闻网站2017年10月19日报道] 美国密苏里大学地理空间情报中心使用深度学习神经网络帮助研究人员在中国东南部地区进行视觉搜索，寻找地空导弹基地。结果表明，计算机平均仅需42分钟就可搜索9万平方公里的面积，速度达到传统人类视觉搜索效率的80倍以上，而且总体准确性与人类分析师处于同一水平，达到了90%。此次研究的论文发表在《应用遥感学报》上。研究使用市售的遥感卫星图像，分辨率约为1米。随着商业公司推出新一代卫星，分辨率将达到次米级，数据量将显著增长。目前，研究人员已经能够将深度学习模型应用于大型数据集，并能够训练神经网络寻找地堡、飞机防护工事、雷达站、天线、抛物面卫星天线、发射台和坦克编队。
美国国家地理空间情报局局长罗伯特·卡迪略（Robert Cardillo）表示，他希望私营机构提供机器学习工具自动执行重复和耗时的图像分析任务，以便节约分析人员的时间，使他们能专注钻研困难复杂的情报。
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