遥感智能解译全栈开发平台PIE-Engine AI上线服务

近年来，AI技术在行业中的工程化落地愈发深入，而随着遥感数据的快速增长，AI算法开发门槛高、本地算力不足、资源共享困难等问题严重阻碍了AI技术在遥感领域的普及和深入应用。PIE-Engine AI作为PIE-Engine产品家族的一员，充分考虑遥感数据及模型开发的特点，构建了一套基于云端弹性GPU资源的端到端、无代码、全栈式的遥感图像智能解译开发平台，提供覆盖样本标注→模型训练→模型发布→解译应用→资源共享的一站式解决方案，专注为遥感领域定制高品质海量数据集和高精度深度学习模型生产工具链，全面提升遥感的智能化服务能力。

以云为载体的遥感AI无代码开发平台

样本标注与管理平台：

集标注、管理、共享、应用于一体的半自动化协同标注和统一集成管理平台，支持基于互联网的多人云端协同标注和百万级样本数据集存储管理，为深度学习的模型训练提供数据集支撑。

自有样本积累情况

样本标注与管理平台

深度学习自主训练平台：

面向地球科学的深度学习模型无代码开发平台，提供常用的TensorFlow、PyTorch以及清华的Jittor框架，内置10+经典网络结构和20+样本数据集（持续更新中）。平台提供免费的GPU资源，可实现一站式深度学习模型训练，有编程能力的技术人员也可以基于在线Jupyter Notebook开发。

自主训练平台

模型发布与监控平台：
高效灵活的端、边、云一键模型部署和监控管理平台。提供模型入库-->模型部署-->API发布全流程工具链，实现在线批量容器化模型部署和API监控，为用户管理模型赋能。

影像智能处理平台：

面向海量多源遥感影像数据的云端大规模、批量化智能信息提取和管理平台。分布式动态调度GPU资源，基于内置的100+智能处理服务，实现实时、高频、高效的自动化目标检测识别和解译成果可视化综合分析。

AI资源中心：
致力于构建遥感智能生态圈，为地球科学工作者提供样本、网络结构、算法模型等资源的存储管理与共享交易平台。

总结：

依托丰富的公共样本数据集、高精度模型、高性价比云端算力，以及深度学习模型全链路工具，PIE-Engine AI平台可以为科研、教学、工程、政府决策等多维度应用提供多样而精准的解决方案。

PIE-Engine AI平台为用户提供NVIDIA T4和Tesla V100两种GPU算力，用户可享有免费训练时长和积分兑换训练时长两种服务，针对企业用户我们还提供算力资源定制化服务。您可以访问PIE-Engine官方网站，体验PIE-Engine AI平台。