每年平均大約會(huì)有500座冰山進(jìn)入紐芬蘭和拉布拉多離岸區(qū)域，這對(duì)海洋運(yùn)輸和船舶行進(jìn)形成潛在的威脅。在1990年代，有些公司便開(kāi)始使用衛(wèi)星合成孔徑雷達(dá)（satellite synthetic aperture radar；SAR）來(lái)監(jiān)測(cè)冰山與海洋浮冰，SAR非常適用于這樣的任務(wù)，因?yàn)樗梢圆环秩找?，甚至穿透云、霧、和其他不利的天氣條件，從大范圍的海洋捕捉影像。

SAR影像的分析工作包含辨識(shí)影像中的目標(biāo)物（高強(qiáng)度畫(huà)素的叢集），并將它們分類(lèi)為冰山或船只（圖1）。即使是受過(guò)高度訓(xùn)練的專(zhuān)家，分析少量的畫(huà)面也會(huì)需要花上幾個(gè)小時(shí)，尤其是在目標(biāo)物難以辨識(shí)的時(shí)候。

圖1 : 在紐芬蘭附近拍攝的SAR影像，圓圈標(biāo)示處為目標(biāo)物。

我們?cè)贑-CORE的團(tuán)隊(duì)與挪威的能源公司Equinor合作來(lái)開(kāi)發(fā)自動(dòng)化的軟體，能使用深度學(xué)習(xí)來(lái)分類(lèi)SAR影像中的目標(biāo)物。我們決定要借助世界各地AI研究人員社群的專(zhuān)業(yè)，因此辦了一場(chǎng)Kaggle競(jìng)賽，而我們從競(jìng)賽學(xué)到了最佳的構(gòu)想，并且使用MATLAB及卷積神經(jīng)網(wǎng)路（convolutional neural networks；CNNs）來(lái)實(shí)現(xiàn)該構(gòu)想，接著去建構(gòu)能夠?qū)嶋H操作使用的軟體。
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