全球可扩展自动目标识别（GATR）
计算机视觉与模式识别
2020-09-11 v1
摘要
GATR（全球可扩展自动目标识别，Globally-scalable Automated Target Recognition）是洛克希德·马丁（Lockheed Martin）的软件系统，用于在全球范围内对卫星影像进行实时目标检测与分类。GATR使用GPU加速的深度学习软件快速搜索大地理区域。在单块GPU上，它以超过16平方公里/秒（或逾10兆像素/秒）的速率处理影像，且仅需两小时即可搜索整个宾夕法尼亚州的天然气压裂井。搜索时间随地理面积线性扩展，处理速率随GPU数量线性扩展。GATR具有模块化、基于云的架构，使用Maxar GBDX平台，并提供ATR分析即服务。应用包括广域搜索、港口与机场监控的监视框以及场址表征。ATR由包括RetinaNet和Faster R-CNN在内的深度学习模型执行。给出了飞机与压裂井的检测结果，显示即使在从未见过的地理区域召回率也超过90%。GATR可扩展至新车与船等目标，且也处理雷达与红外影像。
引用
@article{arxiv.2009.04836,
title = {Globally-scalable Automated Target Recognition (GATR)},
author = {Gary Chern and Austen Groener and Michael Harner and Tyler Kuhns and Andy Lam and Stephen O'Neill and Mark Pritt},
journal= {arXiv preprint arXiv:2009.04836},
year = {2020}
}
备注
7 pages, 18 figures, 2019 IEEE Applied Imagery Pattern Recognition Workshop (AIPR)