建筑測(cè)繪遙感技術(shù)在人工智能時(shí)代的應(yīng)用

龐治蒼

摘 要：先進(jìn)的人工智能技術(shù)似乎已經(jīng)與我們的生活密切相關(guān)，人們?cè)谌粘Ｉ钪胁粌H可以頻繁看到與人工智能相關(guān)的技術(shù)報(bào)道，更能夠直接應(yīng)用到與人工智能技術(shù)相關(guān)的產(chǎn)品，比如AI技術(shù)等。人工技術(shù)迅猛發(fā)展，正在向世人宣告我們已經(jīng)進(jìn)入到人工智能時(shí)代，必須積極迎合人工技術(shù)的發(fā)展趨勢(shì)，加強(qiáng)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新，才能夠?qū)崿F(xiàn)各個(gè)行業(yè)的可持續(xù)發(fā)展，否則必將被歷史所淘汰。

關(guān)鍵詞：人工智能;測(cè)繪遙感;技術(shù)分析

1遙感測(cè)量技術(shù)

對(duì)于建筑工程測(cè)量中使用的遙感技術(shù)，其需要在高空的狀態(tài)下運(yùn)行，主要以飛行器、衛(wèi)星等作為載體，并將這兩種技術(shù)手段進(jìn)行有效的連接，從而提高遙感測(cè)量過程的穩(wěn)定性。如果測(cè)量高度較低，只需要利用一些低端的遙感測(cè)量設(shè)備便能完成信息收集。此外，在實(shí)際測(cè)量過程中，必須確保測(cè)量工作者具備較為熟練的操作技能，以進(jìn)一步合理地操作測(cè)量設(shè)備并獲得準(zhǔn)確的測(cè)量結(jié)果。如果工作人員的能力有所欠缺，不僅會(huì)降低工作效率，而且會(huì)因操作失誤對(duì)測(cè)量設(shè)備造成損壞。利用遙感技術(shù)完成測(cè)量工作后，要將信息數(shù)據(jù)及時(shí)傳輸?shù)接?jì)算機(jī)系統(tǒng)中，由計(jì)算機(jī)系統(tǒng)進(jìn)行整理和分析并最終錄入數(shù)據(jù)庫中，為工程后期的設(shè)計(jì)與建設(shè)提供便利。

2建筑測(cè)繪遙感技術(shù)在人工智能時(shí)代的應(yīng)用

2.1機(jī)器視覺概念及其在測(cè)繪遙感技術(shù)的應(yīng)用

人工智能技術(shù)中的視覺技術(shù)主要是指可以通過攝影設(shè)備和計(jì)算機(jī)處理系統(tǒng)。代替人眼對(duì)目標(biāo)進(jìn)行數(shù)字化的識(shí)別和跟蹤，而且計(jì)算機(jī)系統(tǒng)內(nèi)也會(huì)有相應(yīng)的邏輯處理能力，進(jìn)而可以對(duì)所獲得的數(shù)字信息進(jìn)行測(cè)量和識(shí)別。廣義上，計(jì)算機(jī)相關(guān)機(jī)械設(shè)備所具備的視覺能力主要包括圖像處理技術(shù)、目標(biāo)識(shí)別技術(shù)、信息重建技術(shù)、圖像分析技術(shù)、數(shù)據(jù)理解技術(shù)等諸多領(lǐng)域;狹義上而言，計(jì)算機(jī)相關(guān)機(jī)械設(shè)備所具備的視覺能力，主要是通過對(duì)于圖片、視頻等數(shù)據(jù)信息進(jìn)行收集和處理。在計(jì)算機(jī)系統(tǒng)內(nèi)建立起相應(yīng)的三維場(chǎng)景，通過實(shí)現(xiàn)三維重建的方式，提高信息處理能力。

2.2機(jī)器學(xué)習(xí)概念及其在測(cè)繪遙感技術(shù)的應(yīng)用

人工智能發(fā)展的另一個(gè)主要技術(shù)方向是實(shí)現(xiàn)機(jī)器學(xué)習(xí)，自人工智能概念提出以來，讓機(jī)器完成學(xué)習(xí)任務(wù)已經(jīng)成為人工智能最為主要的研究方向。機(jī)器學(xué)習(xí)的基本邏輯是通過尋找某種函數(shù)關(guān)系，利用數(shù)據(jù)將具體事物進(jìn)行勾線和連接。進(jìn)而形成正確的映射，幫助人工智能完成相應(yīng)的學(xué)習(xí)任任務(wù)。統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)的思想已經(jīng)長期應(yīng)用在機(jī)器學(xué)習(xí)技技術(shù)上，而在攝影測(cè)量和遙感領(lǐng)域內(nèi)統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)思想也有著廣泛的應(yīng)用。比如，在進(jìn)行測(cè)繪遙感過程中，需要利用統(tǒng)計(jì)學(xué)思想進(jìn)行監(jiān)督和對(duì)監(jiān)督目標(biāo)進(jìn)行識(shí)別與分類。利用傳統(tǒng)的統(tǒng)計(jì)學(xué)理論所進(jìn)進(jìn)行的遙感影像監(jiān)督和非監(jiān)督分類相關(guān)的研究成果進(jìn)展一直較為緩慢，進(jìn)而導(dǎo)致測(cè)繪遙感技術(shù)在目目標(biāo)識(shí)別的精準(zhǔn)度上和分類的準(zhǔn)確度上一直以來難以得到有效的提高，但是憑借著人工智能的發(fā)展，通過機(jī)器學(xué)習(xí)已經(jīng)期待的改變了這一問題。相相關(guān)專家研究證明，利用一種逐層貪心算法可以實(shí)現(xiàn)對(duì)于機(jī)器進(jìn)行深度神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練的能力，而這也意味著深度學(xué)習(xí)的概念就此誕生，利用深度學(xué)習(xí)的算法建立起深度卷積網(wǎng)絡(luò)多層的深度及處理抽象圖像的技術(shù)，將原本深度依賴算法設(shè)計(jì)進(jìn)行進(jìn)一步的升級(jí)和改良，進(jìn)而將實(shí)現(xiàn)機(jī)器學(xué)習(xí)習(xí)的能力提升。相關(guān)研究和發(fā)展已經(jīng)獲得可以對(duì)機(jī)機(jī)器進(jìn)行能力上的深度訓(xùn)練，通過構(gòu)建深度網(wǎng)絡(luò)，結(jié)結(jié)合不同的目標(biāo)任務(wù)，幫助機(jī)器獲得具有不同特征的數(shù)據(jù)信息，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)自主學(xué)習(xí)功能，使得人工工智能在遙感測(cè)繪使用上可以獲得全新的突破。在在這時(shí)候，經(jīng)過了大量的數(shù)據(jù)和實(shí)驗(yàn)證明，利用深度學(xué)習(xí)的算法和新的統(tǒng)計(jì)學(xué)思想，無論是在圖像識(shí)別、物體分類、語音辨別、遙感技術(shù)使用等相相關(guān)的機(jī)器學(xué)習(xí)和語義研究上都能夠帶來顯著的效效果，未來機(jī)器學(xué)習(xí)也將沿著深度學(xué)習(xí)的方向獲得進(jìn)一步的發(fā)展。機(jī)器學(xué)習(xí)不僅會(huì)在自然語言處理上獲得相應(yīng)的成績(jī)，更能夠憑借深度學(xué)習(xí)在視覺圖像上得到更為廣泛的應(yīng)用。比如，可以對(duì)手寫字體進(jìn)行識(shí)別，對(duì)各類圖像進(jìn)行有效分類，自動(dòng)完成目標(biāo)檢索等。深度學(xué)習(xí)已經(jīng)在計(jì)算機(jī)視覺系統(tǒng)內(nèi)得到了廣泛的使用，助推了人臉識(shí)別、無人駕駛、智能機(jī)器人等相關(guān)領(lǐng)域的勃勃生機(jī)，而測(cè)繪遙感技術(shù)主要的研究對(duì)象便是各類視覺圖像，所以測(cè)繪遙感解數(shù)在人工智能時(shí)代也將深受深度學(xué)習(xí)的影響，獲得技術(shù)的突破。測(cè)繪遙感技術(shù)的重要任務(wù)之一便是對(duì)目標(biāo)進(jìn)行幾何定位和物理屬性的提取，通過對(duì)二維圖像的收集，重新構(gòu)建起立體的幾何圖形，并且對(duì)地理物質(zhì)進(jìn)行要素分類。利用深度學(xué)習(xí)的方式應(yīng)用在幾何定位上，雖然目前還未進(jìn)入到攝影測(cè)量的研究領(lǐng)域，但是已經(jīng)出現(xiàn)與計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域利息相關(guān)的技術(shù)研究，而深度學(xué)習(xí)的方法所帶來的定位精準(zhǔn)度目前也無法實(shí)現(xiàn)與傳統(tǒng)技術(shù)方法所獲得的結(jié)果進(jìn)行相比，仍然相差一個(gè)數(shù)量級(jí)別，利用三維重建技術(shù)中的密集匹配技術(shù)進(jìn)行深度學(xué)習(xí)可以獲得良好的應(yīng)用成績(jī)，而這也將展現(xiàn)出深度學(xué)習(xí)方法所具備的測(cè)繪遙感技術(shù)應(yīng)用潛力。

2.3利用大數(shù)據(jù)技術(shù)手段實(shí)現(xiàn)的認(rèn)知與推理能力

人類社會(huì)、機(jī)器信息空間以及物理世界所構(gòu)成的三元世界是一個(gè)動(dòng)態(tài)的、開放的、體系化的網(wǎng)絡(luò)世界，在這個(gè)三元的世界體系中，一方面，人類需要通過有效的測(cè)量和遙感技術(shù)，通過野外調(diào)查以及現(xiàn)在最為先進(jìn)的傳感網(wǎng)絡(luò)技術(shù)來獲取物理世界的各類數(shù)據(jù)信息;另一方面，人類也在積極使用社會(huì)調(diào)查的方式以及互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)手段、導(dǎo)航設(shè)備、可穿戴設(shè)備和視頻監(jiān)控設(shè)備等工具獲取與人類社會(huì)相關(guān)的各類經(jīng)濟(jì)信息數(shù)據(jù)內(nèi)容。這些數(shù)據(jù)信息構(gòu)成龐大的數(shù)據(jù)體系，在空間上和時(shí)間上形成海量的數(shù)據(jù)規(guī)模，這些數(shù)據(jù)會(huì)成為人類探索物理世界，理解人類社會(huì)的重要數(shù)據(jù)支持，能夠幫助人類更好的進(jìn)行認(rèn)知的推進(jìn)，加強(qiáng)推理能力，而這也是人工智能技術(shù)被研發(fā)出來的最終使命，這一過程也將實(shí)現(xiàn)人類在決策上能夠變得更加科學(xué)準(zhǔn)確。與計(jì)算機(jī)視覺和深度學(xué)習(xí)相關(guān)的各類人工智能技術(shù)領(lǐng)域有著極大的不同，大數(shù)據(jù)技術(shù)手段所實(shí)現(xiàn)的認(rèn)知與推理能力還未形成完善的理論和方法，對(duì)于物理世界和人類社會(huì)探索、認(rèn)知和推理都在一定程度上存在著不成熟的情況，并且也無法形成完整的體系，但是這并不意味著人類目前無法通過利用人工智能的技術(shù)手段以及大數(shù)據(jù)分析方法來進(jìn)行智慧城市的建設(shè)，反而也可以通過這些初步研究的成果，提高智慧城市的建設(shè)水平，并加強(qiáng)了對(duì)于智能社區(qū)的研究和應(yīng)用力度。經(jīng)過數(shù)十年的發(fā)展，地理信息系統(tǒng)已經(jīng)建立起較為完整的理論體系和方法邏輯，但是運(yùn)用傳感網(wǎng)和社會(huì)感知設(shè)備相關(guān)的時(shí)空數(shù)據(jù)分析技術(shù)和理論挖掘上仍然存在著不成熟的情況，受其重要性的影響，業(yè)界人士正在逐漸加強(qiáng)對(duì)于相關(guān)技術(shù)和理論的研究，而這也是目前人工智能在測(cè)繪遙感技術(shù)應(yīng)用中的熱點(diǎn)研究問題。

3結(jié)語

總體而言，人工智能技術(shù)必然帶來一場(chǎng)科學(xué)技術(shù)的革命和產(chǎn)業(yè)的變革，測(cè)繪遙感技術(shù)既是人工技術(shù)的直接利益接受者，也將成為人工技術(shù)發(fā)展的積極開拓者，測(cè)繪遙感技術(shù)將從原有的靜態(tài)逐漸走向動(dòng)態(tài)，與此同時(shí)，也將實(shí)現(xiàn)與人工智能技術(shù)相關(guān)的各類計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)的深度融合，以此更好地解決在圖像解釋上信息提取上以及運(yùn)用上的問題。互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)、物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)以及傳感技術(shù)將共同構(gòu)建起龐大的時(shí)空數(shù)據(jù)信息，這些將成為人工智能持續(xù)發(fā)展的動(dòng)力，為機(jī)器學(xué)習(xí)和智能發(fā)展提供源源不斷的資源。

參考文獻(xiàn)：

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（山東博林地理信息，山東 濟(jì)南 250000）