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第三百一十章 卫星和固定翼无人机（第2页）
“现有的卫星技术对山林火情检测预警主要还是图像采集，就如同我们‘观景系列’采集各地的地图数据一样，需要进行图片采集后在进行‘图片识别’。”
“现有的卫星技术效果很一般的原因，主要就是‘图片清晰度’和‘图片快速识别’的问题，我们的……”
图片清晰度？
图片快速识别？
没等周大民继续往下说，胡来直接打断问道：
“我们‘观景系列’卫星能达到0.5米的清晰度，这样的清晰度达不到要求？”
“能达到要求。”
“那我们‘观景系列’卫星不是可以进行AI自动识别吗，难道这个功能不能用在识别山火上？”
“可以，但是……”
说到这里，周大民停顿了一下，解释道：
“老板，我刚才想说的就是，我们的‘观景卫星’确实是可以实现AI自动识别，但是。”
“但是要让AI智能分辨出图片上那些地方有起火的特征，是需要时间的，是需要给AI大量的学习观看山林起火的图片。”
“只有大量的图片观测学习后，AI智能才能分辨出图片里的各种起火点，这是也是目前卫星火情预警最麻烦的技术难点。”
一通解释，胡来马上就明白了。
普通人对于AI人工智能，对于AI机器人可能比较陌生，认为AI机器人就是一个仿生机器人，能像人类一样自主学习。
但实际上。
AI人工智能其实并不复杂，他的核心是算法模型。
而算法一定确定后，AI人工智能想要变得厉害，就需要大量的图片或者其他有规律的信息大量提供给AI学习（找规律），最终AI智能找到规律后才会变得很强。
目前为止，AI智能最成功，最知名的方向是什么？
是围棋、象棋等有固定规则的棋类运动。
同样的，AI智能想要分辨一张图片上有没有出现火情，那首先就是算法模型的确立，然后进行大量的图片进行学习找规律。
找到主要特征后才能大大提高识别的成功率，而这个工作绝不是短时间能轻易完成的。
想到这里，胡来眉头微微皱起，不过片刻后，他脑海里已经有办法。
“AI模型算法不是问题，目前我们的算力网络已经非常强大，利用算力网络的强大算力短时间完善一个AI火情识别的算法并不算难事。”
说完这句，胡来大手一挥：
“这个事不是问题，你不用担心。”
周大民摸了摸额头上的细汗，动用集团的算力网络快速搞出“AI算法模型”……
这阵仗也太浩大了吧……
不过。
片刻的咋舌后，周大民又回到了主题。
“老板，虽然‘AI智能识别’这个问题能解决，但是最重要的是目前仅凭我们‘观景系列’3颗卫星要想‘长时间高密度’的对单一地点进行持续拍摄，实在不可能！”
“我们三颗‘观景系列’卫星是属于近地轨道卫星，说的通俗一点就是在地球不停自转的同时，它们也会围绕着地球转。”
“根据我们最初的性能设计，‘观景卫星’想要重复拍摄地球上同一个区域的图像，单颗卫星是需要飞行大约70个小时后才能到达同一个区域的上空，这个在卫星领域叫做重访周期。”
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