近年来，人工智能技术快速发展,深度学习方法在语义分割和目标检测与识别方面的成果有目共睹。卷积神经网络作为其核心算法，可以从海量数据中习得共性，即目标特征，进而做出正确判断。当“传统”遥感与人工智能结合利用深度学习技术会碰出什么火花？
今天来看看航天宏图的遥感智能解译云服务系统（PIE-EngineAI），看PIE-EngineAI如何采用面向遥感的深度学习技术，实现对遥感影像中的道路、车辆、桥梁、船只、飞机、机场的提取与自动化检测。
PIE-EngineAI
遥感智能解译云服务系统（PIE-EngineAI）是构建在PIE-Engine时空遥感云平台之上的在线实时智能解译SaaS服务平台，PIE-EngineAI可以为不同类型任务需求提供高质量遥感应用场景样本数据标准化的制作及统一的组织管理；并能以Tensorflow,Jittor,PyTorch等主流深度学习为基础框架，为用户提供具备环境部署，模型开发，模型训练，模型部署等一站式全流程深度学习服务。尤其专注于提供实时，精准，高效的遥感图像在线智能解译服务，包括典型遥感地物目标检测，型号识别，要素分类，变化监测等应用方向。操作步骤
打开PIE-Engine
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