用手機(jī)攝影成了普通人的日常,可是和專業(yè)攝影器材相比,手機(jī)經(jīng)常感覺“力不從心”,大視野、廣角、遠(yuǎn)距離等等都難以hold住。而一部智能手機(jī)跟隨“天智一號(hào)”衛(wèi)星升空,卻可以在太空里給地球高清實(shí)拍。
“天智一號(hào)衛(wèi)星的星上實(shí)時(shí)智能云檢測(cè)及圖像質(zhì)量判讀(以下簡(jiǎn)稱云檢測(cè))在軌試驗(yàn)取得成功。”3月24日,天智一號(hào)衛(wèi)星項(xiàng)目組團(tuán)隊(duì)成員、中國科學(xué)院軟件所研究員趙軍鎖表示,在軌試驗(yàn)結(jié)果顯示,通過“星上實(shí)時(shí)智能云檢測(cè)及圖像質(zhì)量判讀”軟件,即“云檢測(cè)軟件”,可剔除云層遮擋的無效圖像,數(shù)據(jù)下傳效率提高了72%。
高速判讀,滿足航天光學(xué)遙感需要
“實(shí)際上,遙感圖像往往受云層影響使得地物被部分或全部遮擋,幾乎不具備任何可用信息或可用信息較少?!眻F(tuán)隊(duì)研究人員表示,居高臨下地收集信息,并不是想象中的“盡收眼底”“一覽無余”,清晰可用的信息仍然需要挑揀。
挑揀需要根據(jù)圖片的質(zhì)量判讀。為此,天智一號(hào)團(tuán)隊(duì)研制了“星上實(shí)時(shí)智能云檢測(cè)及圖像質(zhì)量判讀”軟件,進(jìn)行在軌驗(yàn)證。
據(jù)介紹,該軟件由在軌模塊和地面模塊結(jié)合運(yùn)算完成。星載平臺(tái)上的軟件通過3步判讀并決定傳遞什么樣的數(shù)據(jù)。在軌模塊,提供一系列顯著性檢測(cè)算法,在減少數(shù)據(jù)量的同時(shí),盡可能地保留圖像的結(jié)構(gòu)信息?!败浖⑼ㄟ^算法對(duì)原始圖像進(jìn)行超分、去噪、去模糊、灰度化等預(yù)處理操作?!毖芯咳藛T表示,隨后通過顯著性檢測(cè)提高清晰度、最后通過特征提取、匹配、選擇進(jìn)行區(qū)域篩選。這一系列的判讀計(jì)算時(shí)間以秒級(jí)計(jì)算。
“衛(wèi)星的運(yùn)行和數(shù)據(jù)下載如果耗費(fèi)大量時(shí)間,就難以適用實(shí)時(shí)場(chǎng)景?!壁w軍鎖表示,通過星載平臺(tái)的快速判讀,將大量減少星地之間上行、下行的無效數(shù)據(jù),并提高有效數(shù)據(jù)的處理質(zhì)量。
試驗(yàn)結(jié)果表明,天智一號(hào)可以在軌完成大部分?jǐn)?shù)據(jù)處理,根據(jù)成像場(chǎng)景自動(dòng)選擇最佳的工作模式和參數(shù),并檢測(cè)和識(shí)別圖像下傳地面。通過判讀,遙感的照片被“擇優(yōu)錄取”,高質(zhì)量的圖片才會(huì)傳到地面基站。
可剔除云層遮擋的無效數(shù)據(jù)
“在軌軟件還能預(yù)估能源情況及光照條件,自動(dòng)設(shè)定相關(guān)參數(shù)。”針對(duì)在太空中經(jīng)常遇到的曝光差距較大的情況,軟件會(huì)在拍攝前調(diào)解,隨后使用分段非線性變換等圖像處理方法對(duì)獲取的圖像進(jìn)行在軌處理。
而另一方面,地面模塊也會(huì)給予人工智能級(jí)別的輔助計(jì)算?!巴ㄟ^預(yù)訓(xùn)練的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,對(duì)篩選后下傳的圖像進(jìn)行智能檢測(cè)、分類,按需推薦給用戶?!?/p>
一位技術(shù)人員對(duì)其中的AI訓(xùn)練做了詳細(xì)解釋,他說:星上實(shí)時(shí)智能云檢測(cè)方法是“天上一分鐘、地上十年功”。在地面,首先通過對(duì)多種衛(wèi)星的不同傳感器所獲得的遙感圖像中云的空間紋理及統(tǒng)計(jì)特征進(jìn)行分析,建立云特征模型、利用分類學(xué)習(xí)算法對(duì)樣本進(jìn)行分類訓(xùn)練。在軌驗(yàn)證期間,軟件將對(duì)空域卷積去除噪聲,然后突出云的邊緣特征,接著對(duì)圖像進(jìn)行紋理和統(tǒng)計(jì)特征提取,根據(jù)圖像云覆蓋率、云厚度以及云破碎度對(duì)圖像質(zhì)量進(jìn)行綜合評(píng)價(jià),剔除云層遮擋的無效數(shù)據(jù)。
據(jù)介紹,在軌驗(yàn)證期間,天智一號(hào)完成了“對(duì)地成像、實(shí)時(shí)云判、擇優(yōu)數(shù)傳”的一整套試驗(yàn)任務(wù)。項(xiàng)目組成員表示,未來云檢測(cè)可從體制和算法兩個(gè)層面進(jìn)行拓展和提升,增加探測(cè)手段,增加多光譜數(shù)據(jù),結(jié)合光譜特征提升云檢測(cè)性能;在算法層面上,可增加星上算法自學(xué)習(xí)能力,不斷優(yōu)化分類器,提升云檢測(cè)性能。