SuperMap GIS 10i人工智能GIS技术白皮书
人工智能 GIS（AI GIS）是人工智能与 GIS 相互融合的技术统称，包括：
- 融合 AI 的空间分析算法（GeoAI）与相关的流程工具；
- 基于 AI 技术对 UI 体验、运维效率和其他 GIS 软件功能的提升和优化；
- 基于 GIS 对 AI算法输出结果的管理、可视化和分析。
提供涵盖全系列产品的人工智能 GIS 功能
- 组件：SuperMap iObjects Python
- 桌面：机器学习工具箱
- 服务器：机器学习服务、数据科学服务
- 移动端：视频动态目标检测和追踪
支持样本制作、模型训练、应用推理的人工智能 GIS 工作流程工具
- 提供丰富的空间统计算子
- 空间自相关、空间分层异质性等空间总体特性分析
- 核密度、反距离加权、克里金等空间插值方法
- 空间点格局、空间分异等空间格局探索
- 中心要素、方向分布、标准距离等地理分布计算
- 提供多种空间机器学习算子
- 分布式空间密度聚类、分布式热点分析
- 分布式广义线性回归、地理加权回归
- 分布式基于森林的分类与回归
- 提供多种空间深度学习算子
- 图片数据场景分类、目标检测
- 视频数据目标检测、目标追踪
- 影像数据分析，包括二元分类、目标检测、场景分类、地物分类等功能
- 倾斜摄影模型数据的建筑底面提取
提供提升效率、UI体验的人工智能GIS功能
- AI属性采集
- 通过视频识别城市管理部件，例如井盖、垃圾箱、道路等
- 通过视频识别交通监控目标，例如行人、机动车、非机动车、红绿灯等
- 通过批量图片识别城市管理部件和交通监控目标
- 通过视频聚类、跟踪、统计目标数量和位置
- AI测图
- 基于视觉惯性进行室内定位
- 通过AI测量进行室内外测图
- 通过AI测量进行距离和面积量算
- AI配图
- 基于互联网地图瓦片进行矢量地图风格迁移
- 基于摄影图片进行矢量地图风格迁移
- 默认提供20多种风格图片模板
- 通过“PS”方式调整矢量地图的色相、亮度、对比度、饱和度等
- AI交互
- 移动端支持语音交互和隔空手势交互
- 桌面端地图和场景支持隔空手势交互
- Web端地图和场景支持人体骨骼交互
- 三维+ AR支持人体骨骼交互
提供GIS对人工智能算法输出结果的管理、可视化和分析
- 空间可视化赋能AI
- 基于交通视频目标识别的热力图交通路况可视化
- 基于图像目标识别的网格图城市管理部件可视化
- 空间分析赋能AI
- 基于交通目标识别的地理围栏违章分析
- 基于批量车辆图片车牌识别的车辆行驶路线推测
AI GIS软件技术体系
为了对AI GIS的三个方面进行有效支撑，超图自底向上构建了四层结构，形成较为完整的AI GIS技术体系。如下图所示，最底层为数据层，包括文件型数据、关系型数据以及大数据场景下使用较多的NoSQL数据；AI领域库，主要聚焦样本和模型两个方面开展建设，不断丰富各类空间数据样本和模型；在框架层中，需要通过合理的抽象和封装兼容多种AI框架；功能层即具体介绍的AI GIS三个方面的内容。
AI GIS 技术体系
