从数百万平方公里范围的卫星图像中快速精准地定位、识别感兴趣的目标，是遥感数据智能解译领域的核心难题。精确识别目标对象对民用导航、环境保护、军事等各方面意义重大。
随着空天信息和人工智能技术的持续发展，遥感影像的时空分辨率、成像质量越来越高，人工智能在计算机视觉方向亦取得日新月异的进展，两者的碰撞为遥感影像目标识别的智能解译提供了新的发展机遇。
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RS Matrix遥感影像目标智能识别解决方案
RS Matrix 遥感影像智能解译平台针对目标识别功能需求，提供从样本分析、模型训练、影像解译全流程的目标智能识别解决方案。
下面以西北工业大学韩军伟课题组整理提供的一种用于光学遥感图像中目标检测的大规模基准数据集“DIOR”为例，简要介绍基于RS Matrix 遥感影像智能解译平台的实现。
样本分析
DIOR数据集由23463幅图片尺寸800×800的标准分块图像组成，包含飞机、舰船、油罐、运动场馆等20类共计190288个目标实例。图片格式为JPG，对应标注数据为XML文件，详细记录了每个兴趣目标的类别及位置。
影像解译
模型训练完成后即可开启影像的解译工作，输入影像，选择模型，秒出结果。可以将结果下载下来进行检查分析，如下图所示。
在置信度设置0.5时，以验证集统计分析结果表明该模型召回率（R）为97%，准确率（P）为90%，平均精准度（AP）为95%，可以实现遥感影像通用目标很好的识别效果。
目前，RS Matrix 遥感影像目标智能识别解决方案，已经广泛应用在诸如城市管理、林草病虫害监测（松材线虫病害疫木、蝗虫灾害等）、生态环境保护、特定动物目标识别（牛、羊、保护动物等）及自然资源领域内的其他目标检测项目中。
案例1：湖北某林场松材线虫病害智能识别
召回率：91.26% 准确率：90.12%
案例2：内蒙古某区域草原蝗虫灾害智能识别
召回率：95% 准确率：98%
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“RS Matrix 遥感影像目标智能识别解决方案”整合华为昇腾深度学习框架
日前，锐思数智“RS Matrix 睿思矩阵 ”遥感影像智能解译平台产品通过华为昇腾技术认证，标志着锐思数智自主遥感影像智能解译平台产品完全适配国产设备及系统平台，满足国产化安全可控的要求。
“RS Matrix 遥感影像智能识别解决方案”则与华为Atlas 800 推理服务器完成兼容性测试，并充分整合了华为云底层算力架构、华为昇腾深度学习框架及锐思数智在遥感影像智能解译、目标识别数据集的深耕积累优势，包含算力、数据、模型的全方位支持，提供从数据-训练-解译的全流程服务。
“RS Matrix 遥感影像智能识别解决方案”已具备：
√ 强大的算力与深度学习框架支撑
“RS Matrix 遥感影像智能识别解决方案”基于华为云底层架构，可提供低成本、弹性灵活、安全高效的算力基础架构，同时可无缝对接华为昇腾深度学习框架，为用户提供一站式深度学习训练平台及服务。
√ 专家级的遥感影像智能解译能力
锐思数智多年深耕于遥感影像智能解译领域，是国内首批进军遥感AI领域的企业，在遥感影像智能处理与分析方面积累了深厚的市场资源储备和丰富的技术经验。
√ 类别丰富的目标识别数据集基础
锐思数智在遥感影像目标识别方面，整理超50w+通用及专题目标识别样本集，为遥感影像快速精准定位兴趣目标训练及解译提供基础数据资源。
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