Концепция искусственного интеллекта и машинного обучения AI/ML (Artificial Intelligence Markup Language), помогающая аналитикам быстрее выполнять свою работу, обсуждается в геопространственной индустрии, но зачастую только в контексте рассмотрения одного изображения. Что происходит, когда аналитик получает до 15 изображений одной и той же территории каждый день, при этом отвечая за мониторинг сразу нескольких мест? Когда огромные объемы геопространственных данных поступают ежедневно, даже целая команда аналитиков не сможет тщательно изучить все детали.
На примере анализа одного спутникового снимка мы хотим показать вам, почему искусственный интеллект должен стать частью рабочего процесса каждого аналитика.
Сценарий
В начале рабочего дня аналитик получает список мест, которые нужно отслеживать, и вещей, которые нужно искать в различных областях. В частности, необходимо выполнить мониторинг транспортных средств вокруг завода Hyundai в Ульсане, Южная Корея. Готовые автомобили хранятся на открытых площадках и припаркованы близко друг к другу. Аналитику нужно выяснить, сколько автомобилей находится на стоянке, и сравнить количество с запасами предыдущих дней, проанализировав изображение со спутника Maxar WorldView-3 с разрешением 30 см.
Ручной подсчет автомобилей
При решении этой задачи методом ручного подсчета были получены следующие результаты. Аналитик Адам насчитал 1117 автомобилей, аналитик Джо — 1129. Команда высококвалифицированных специалистов по обработке данных, с которыми работает Джо, пересчитала автомобили и результаты снова разные: 880, 883, 953, 1013 и 1049. К подсчету подключились мама и племянница Адама и в итоге получили 1041 и 1182 машины соответственно. На ручной подсчет у каждого человека ушло от 20 до 30 минут.
Есть причины, по которым результаты всегда разнились: некоторые принимали тень от автомобиля за еще один автомобиль; думали, что видят часть машины; не учитывали автомобиль, потому что им казалось, что объект похож на что-то другое.
Давайте взглянем на спутниковый снимок.
Масштабирование фрагмента на снимке вызывает довольно много споров. На этой части парковки пять машин или шесть? Некоторые видят тень чего-то между белым и темным автомобилями на правой стороне изображения, поэтому автомобиль должен быть там. Но другие говорят, что парковка явно пуста. Такая аналитика крайне субъективна, даже при том, что используется спутниковый снимок самого высокого разрешения — 30 см. Посмотрите, что происходит с изображением, когда разрешение снижается до 80 см, и становится все труднее различать отдельные автомобили, не говоря уже о тенях.
