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| 新的图像分割算法、更强大的图像智能解译模型 ——eCognition v10.5版本发布说明 |
| 发布时间:2025-04-09 14:31:21| 浏览次数： |
  eCognition软件是天宝公司地理空间数据智能化解译分析平台，它将面向对象影像分析(OBIA)与深度学习(Deep Learning) 完全集成,模拟人类大脑认知原理与计算机超级处理能力有机结合，更智能，更精确，更高效地将各种空间地理数据转化为空间地理信息，实现地物分类、变化检测与目标识别。 2025年4月3日，天宝公司eCognition团队推出了全新的eCognition v10.5版本，在eCognition v10.5中新增SAM分割算法、DBSCAN算法、集成ONNX 模型、点云编辑与分类等多项功能，同时在自定义导入、点云导出、点云视图相机最大距离等方面进行了功能改进优化。eCognitionv10.5主要的功能更新如下： 01 基于META AI开源模型Segment Anything Model (SAM) 的新分割算法在之前的版本中，我们发布了一篇博文，解释了如何在 eCognition 中使用 Segment Anything Model（SAM）。eCognition v10.5版本中引入了一种基于 SAM的图像数据分割新算法。该算法提供三种分割输入模式： 这里的输入只是图像数据。这是最简单的选项，它将根据自动创建的种子分割任何图像。该算法将为图像创建分割网格并寻找独特的特征。虽然这是应用 SAM分割的最简单方法，但它可能不适合大型卫星影像或具有许多小特征的大型正射影像，因为分割网格可能太粗糙。 此选项非常适合拥有对象检测模型的用户，该模型为他们感兴趣的任何对象的每个实例生成边界框，但他们需要语义分割作为最终交付成果。用户可以应用对象检测模型，然后进行SAM分割，以获得每个对象的准确轮廓。此模式的输入是矢量多边形或矢量线。 使用此模式，用户可以输入矢量点进行分割。算法使用这些点生成分割蒙版，勾勒出感兴趣的对象。这些点有助于算法了解图像的哪些部分相关，哪些部分不相关。  图1 SAM 模式应用于区域示例 02 DBSCAN算法 点云分类是分割3D数据的一种很好的方法。但是，很多时候用户需要获取对象实例的位置和数量（如点云中树木的位置和数量）。eCognition的自动分类功能允许用户对对象进行分类，但如何找到对象的每个实例并确定其位置？  图2 DBSCAN – 对点云类别“电线杆”生成的聚类中心点 DBSCAN 是一种基于密度的聚类算法，可将邻近点归为同一对象实例。用户输入目标点云类别后，DBSCAN算法将识别每个实例并在其中心位置生成点。 03 支持通过 ONNX 模型集成多种机器学习框架  图3深度学习与 ONNX 模型支持 注：eCognition 与 TensorFlow 模型不再支持 GPU。建议新规则集使用 ONNX 模型。 在之前版本的eCognition中，允许使用在eCognition之外训练的AI模型，但有一个限制，即必须是 TensorFlow 模型。快速扩张的 AI 社区提供了在其他机器学习框架中训练的预训练模型，显然规则集开发人员不希望局限于 TensorFlow。该版本的 eCognition引入了对 ONNX 模型的支持。ONNX 模型是以开放神经网络交换 (ONNX，Open Neural Network Exchange) 格式保存的机器学习模型。ONNX 格式使用户能够导入和运行在不同的机器学习框架（包括 TensorFlow、PyTorch）中训练的模型，而无需专门针对将部署模型的特定平台重新训练它们。 04 点云编辑工具栏 点云在地理空间应用中日益重要。地理空间专业人员通过静态/移动扫描、航空激光雷达、摄影测量等全新方式采集点云。eCognition 提供点云处理操作算法，包括点云自动分类。  图4 点云编辑工具栏 在该版本中新增工具栏添加了手动编辑功能，该工具栏允许使用各种模式进行点选择、在 2D 和 3D 视图中对点进行重新分类。将点云数据导入eCognition 后，工具栏将自动打开。  图5 点云分类选项 关于eCognition v10.5详细的版本更新内容，可扫描加入下方QQ群进行下载或添加公海贵宾客服进行咨询。
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