AI 平台 · 2026

GeoAI Platform P1

深度学习空间分析平台。自动识别 12 类地物要素,50 km²/小时推理速度,输出可直接使用的矢量地图。

12
识别类别
50 km²
推理速度/小时
0.91
mAP 精度
<200ms
推理延时

让 AI 读懂每一寸空间

GeoAI Platform P1 为此而生

自动识别

建筑、道路、植被、水体等 12 类地物自动识别,无需人工勾绘。

快速推理

50 km²/小时的高速推理,满足城市级项目快速交付需求。

矢量输出

直接输出 Shapefile、GeoJSON 等标准矢量格式,对接 GIS 平台零门槛。

三大核心能力,驱动空间智能

从数据输入到业务决策,端到端自动化

深度学习网络

基于 PointNet++ 与 Transformer 的地物识别网络,支持点云与影像多模态融合。

边缘计算部署

模型压缩与量化技术,支持边缘设备实时推理,降低带宽与算力成本。

知识图谱关联

地物要素自动关联属性信息,构建可查询、可分析的空间知识图谱。

12 类地物自动识别

建筑、道路、植被、车辆、水体、裸地等 12 类要素自动分割,输出标准矢量格式,直接对接 ArcGIS、QGIS、超图等主流平台。

  • 12 类地物要素
  • mAP 0.91 高精度
  • 标准 Shapefile 输出

50 km²/小时,城市级推理

分布式推理架构,单节点即可达到 50 km²/小时处理速度,支持多节点横向扩展,满足省级项目快速交付。

  • 单节点 50 km²/小时
  • 多节点横向扩展
  • GPU / CPU 混合调度

自定义训练,持续进化

支持迁移学习与在线标注,用户可利用自有数据训练专属模型,模型精度随数据积累持续提升。

  • 迁移学习框架
  • 在线标注与迭代训练
  • 模型版本管理

一机多用,生成多种数据结果

一次扫描,满足从现场查看到高精度交付

Shapefile

GIS 行业标准矢量格式

GeoJSON

Web 地图首选格式

DXF

CAD 设计软件直接可用

KML

Google Earth / 三维地球

生态闭环,从数据交付到项目交付

不止设备,更是空间智能入口

云端 SaaS

按量付费,开箱即用,无需运维基础设施。

私有化部署

部署在自有服务器,数据不出域,满足政企合规要求。

边缘推理

轻量化模型部署到边缘设备,现场实时分析。

技术规格

详细参数

识别类别12 类
mAP 精度0.91
推理速度50 km²/小时
推理延时< 200ms
输入格式LAS / LAZ / E57 / TIF
输出格式Shapefile / GeoJSON / DXF
部署方式云端 / 本地 / 边缘
GPU 加速CUDA / Metal
自定义训练支持迁移学习
API 接口REST / gRPC / Python SDK

应用场景

覆盖多元行业需求

国土调查

土地利用分类、变化检测、耕地保护监测

城市规划

建筑密度分析、绿地统计、违建识别

农业遥感

作物分类、长势监测、灾害评估

林业调查

森林覆盖提取、树种分类、蓄积量估算

应急管理

灾害范围提取、基础设施损毁评估

生态环境

水体提取、湿地监测、生态红线监管

让 AI 读懂每一寸空间

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