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1月23日，2020年CCF大數(shù)據(jù)與計(jì)算智能競賽（CCFBDCI）決賽和中國大數(shù)據(jù)技術(shù)大會(huì)在長沙結(jié)束。

作為全球大數(shù)據(jù)和人工智能算法，應(yīng)用程序和系統(tǒng)挑戰(zhàn)領(lǐng)域最具影響力的大型競賽之一，該競賽吸引了來自全球的30,000多個(gè)團(tuán)隊(duì)，提交了80,000多個(gè)作品。

經(jīng)過三個(gè)多月的激烈競爭，“命運(yùn)的分裂”來自中國科學(xué)院深圳先進(jìn)研究院多媒體研究中心的研究團(tuán)隊(duì)（以下簡稱“ SIAT-MMLAB”）獲得了“遙感影像圖分割”的稱號。

在總決賽中獲勝。

64個(gè)獲勝團(tuán)隊(duì)脫穎而出，并獲得CCFBDCI綜合特別獎(jiǎng)。

要求參賽者使用相同的數(shù)據(jù)來設(shè)計(jì)算法思想和輸出算法模型，以使用相同的數(shù)據(jù)結(jié)合競賽現(xiàn)場，展示多類別遙感影像包裹分割模型的效果，以輸出算法模型。

參與者不僅要考慮準(zhǔn)確性，還要考慮水體和道路的連通性。

由于數(shù)據(jù)集類別極不平衡，建筑物，道路和草地的總面積不到5％，道路和水體的分割一直是遙感圖像分割中的難題。

僅依靠分割網(wǎng)絡(luò)很難實(shí)現(xiàn)分割區(qū)域的完全連續(xù)性。

好結(jié)果因此，道路，草地和水體的處理是關(guān)鍵。

帶有邊緣的“分段”包括：團(tuán)隊(duì)借鑒了自適應(yīng)增強(qiáng)的思想，并提出了正負(fù)多階段采樣，類別有針對性的重采樣等方法來獲得具有不同概率分布的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，并使用這些數(shù)據(jù)快速訓(xùn)練一批弱點(diǎn)分類器，通過逐像素動(dòng)態(tài)加權(quán)融合的方式得到了強(qiáng)大的分類器。

該團(tuán)隊(duì)將連通性問題巧妙地轉(zhuǎn)換為二元分類問題，從而確保了道路與水體之間更好的連通性，并與傳統(tǒng)的圖像形態(tài)處理相結(jié)合，進(jìn)一步增強(qiáng)了連通性，包括閉合操作連接裂縫，中值濾波，去毛刺和閾值處理。

進(jìn)行過濾以去除孤立的像素簇等。

值得一提的是，該團(tuán)隊(duì)設(shè)計(jì)了骨架連接增強(qiáng)方案，以提取特殊類別的骨架并執(zhí)行適當(dāng)?shù)臄U(kuò)展和腐蝕。

在增強(qiáng)連通性的前提下，確保連接區(qū)域不超過原始預(yù)測區(qū)域。

它也是基于數(shù)據(jù)的。

動(dòng)態(tài)優(yōu)先級覆蓋算法設(shè)計(jì)的特點(diǎn)。

最終計(jì)劃可以得到可靠而平滑的預(yù)測，并且軌道的A和B列表具有很大的優(yōu)勢，排在第二位。

據(jù)悉，獲獎(jiǎng)團(tuán)隊(duì)成員均為SIAT-MMLAB中國科學(xué)院大學(xué)的研究生。

其中，團(tuán)隊(duì)負(fù)責(zé)人李坤昌負(fù)責(zé)算法設(shè)計(jì)和代碼實(shí)現(xiàn)，團(tuán)隊(duì)成員Chen Qing，黃某曉，何夢哲和Liu Xina負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)處理，參數(shù)調(diào)整，鏡像打包等。

在SIAT-MMLAB講師，研究員喬宇，史武博士，何俊軍等人的指導(dǎo)和支持下，土地是參會(huì)人員的第一個(gè)領(lǐng)域。

精心戰(zhàn)斗，終于成功脫穎而出。

這項(xiàng)比賽是由中國計(jì)算機(jī)聯(lián)合會(huì)（CCF）贊助，并由七個(gè)CCF委員會(huì)，教育部宜辦開發(fā)中心，長沙市科學(xué)技術(shù)局，長沙高新區(qū)管理委員會(huì)共同組織的，湖南大學(xué)和疏聯(lián)中創(chuàng)。