Opis projektu
Realizacja projektu miała na celu promocję na rynkach zagranicznych oprogramowania DeepFlow. Stanowi ono innowacyjne oprogramowanie z dziedziny Obserwacji Ziemi (ang. Earth Observation - EO), pozwalające użytkownikom na efektywne wykorzystanie głębokich sieci neuronowych, w celu analizy zdjęć satelitarnych. Dzięki zaawansowanej technologii uczenia głębokiego, maszyna jest w stanie analizować bardzo duże zbiory danych i pomaga odkrywać podobne wzorce na setkach lub tysiącach zdjęć. Dane te wymagają jednak przygotowania i dalszej obróbki, która możliwa jest dzięki wykorzystaniu sieci głębokich i mechanizmów korekcji obrazów DeepFlow. Dodatkowo, dzięki integracji DeepFlow z programem Copernicus i platformą DIAS, możliwy jest dostęp do darmowych zdjęć satelitarnych z satelitów Sentinel i Landsat. Funkcje DeepFlow obejmują zatem:
- dostęp do danych z satelitów Sentinel i Landsat
- trenowanie sieci dużymi zestawami treningowymi i odnajdywanie podobnych wzorców na tysiącach nowych obrazów wejściowych
- przeprowadzenie pre-processingu i dalszych transformacji na obrazach.
DeepFlow to narzędzie, stworzone z myślą o ogromnych zbiorach danych, w szczególności zdjęć satelitarnych. Dzięki zaawansowanej technologii uczenia głębokiego, maszyna jest w stanie analizować ogromne zbiory danych, dzięki czemu redukuje czas wymagany na wydobywanie informacji z obserwowanych obszarów.
Proces uczenia jest zautomatyzowany i dąży do minimalizacji nakładu pracy manualnej przy jednoczesnym zachowaniu uniwersalności rozwiązania. DeepFlow daje możliwość integracji z programem Copernicus, który dostarcza około 9 petabajtów darmowych danych rocznie. Dane te wymagają jednak dalszej obróbki by odnaleźć powtarzalne wzorce.
