【據(jù)洛馬公司2019年6月5日公告】美國洛馬公司利用開源深度學習庫開發(fā)出衛(wèi)星圖像識別系統(tǒng)，可用于對全球的大型區(qū)域中的目標進行快速識別和分類，使分析師能專注于更高級別的任務。該全球自動目標識別(GTAR)系統(tǒng)運行在云端，利用Maxar公司的地理大數(shù)據(jù)平臺(GBDX)來訪問Maxar的超過100PB的衛(wèi)星圖像庫以及包含數(shù)十種類別的數(shù)百萬條標記數(shù)據(jù)，從而加快深度學習算法的訓練。GATR使用商業(yè)領域常見的深度學習技術，可以識別船舶、飛機、建筑物、港口和許多其他類別目標。該系統(tǒng)可以快速擴展以掃描更大面積區(qū)域，甚至整個國家。GATR具有很高的準確率，比傳統(tǒng)模型高90%以上。在水力壓裂地點搜索測試中，只需2小時即完成了對美國整個賓夕法尼亞州12萬平方千米區(qū)域的搜索。GATR得益于洛馬公司在美國IARPA舉行的“世界功能地圖”挑戰(zhàn)賽中的研究，洛馬公司是前五名中唯一的公司團隊。