人工智能 GIS（AI GIS）是人工智能與 GIS 相互融合的技術(shù)統(tǒng)稱，包括：

1)融合 AI 的空間分析算法（GeoAI）與相關(guān)的流程工具； 

2)基于 AI 技術(shù)增強 GIS 軟件的功能和交互端用戶體驗，提高 GIS 軟件的智能化； 

3)基于 GIS 對 AI 算法輸出結(jié)果的管理、分析與可視化。 

人工智能 GIS 技術(shù)體系

● 完善全系列產(chǎn)品的人工智能 GIS 能力 

◇完善服務(wù)端機器學(xué)習(xí)服務(wù)，新增通用變化檢測等空間機器學(xué)習(xí)功能 

◇新增桌面端 AI 標(biāo)注功能，破損路面檢測模型、YOLO v5 系列模型 

◇新增組件端通用變化檢測功能，新增 SFNet 等多種新型深度學(xué)習(xí)模型 

◇完善移動端 AI+AR 分析、AI 屬性采集、AI 測圖等功能 

● 完善人工智能 GIS 工作流程工具 

◇數(shù)據(jù)準(zhǔn)備階段支持影像樣本管理功能 

◇支持面聚合、建筑物規(guī)則化等影像分析推理結(jié)果后處理工具 

◇模型應(yīng)用階段增強模型評估能力 

● 支持空間抽樣與統(tǒng)計推斷功能 

◇支持簡單隨機抽樣、系統(tǒng)抽樣、分層抽樣 

◇支持空間隨機抽樣、空間分層抽樣、三明治抽樣 

◇支持 SPA 模型、B-Shade 模型 

● 支持多種空間機器學(xué)習(xí)功能 

◇聚類分析：支持空間熱點分析、空間密度聚類、K 均值聚類、偏移均值聚類等功能 

◇分類分析：支持地圖匹配、地址要素識別、基于森林的分類等功能 

◇回歸分析：支持地理模擬、地理加權(quán)回歸、時空地理加權(quán)回歸、基于森林的回歸等功能 

● 支持多種深度學(xué)習(xí)模型 

◇影像分析目標(biāo)檢測：Cascade R-CNN、Faster R-CNN、RetinaNet 

◇影像分析二元分類：FPN、DeepLabv3+、U-Net、D-LinkNet、SFNet 

◇影像分析地物分類：FPN、DeepLabv3+、U-Net、SFNet 

◇影像分析場景分類：EfficientNet 

◇影像分析對象提取：Mask R-CNN 

◇影像通用變化檢測：DSAMNet、Siam-SFNet 

● 升級深度學(xué)習(xí)框架 

◇升級 TensorFlow 框架由 2.3 至 2.6 版本，Pytorch 框架由 1.8 至 1.10 版本 

◇升級 CUDA 至 11.3 版本，支持 RTX30 系列顯卡 

● 完善移動端 AI 能力 

◇完善 AI 屬性采集、AI 測圖、AI+AR 分析能力 

◇支持地理圍欄、限速分析、視頻分割