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申请/专利权人：成都天巡微小卫星科技有限责任公司

摘要：本发明提供基于异构AI框架的太空机器视觉平台及其计算训练方法，涉及航空航天信息服务领域，解决了现有技术在模型使用与计算资源分配中存在的局限性问题；平台的应用层包括数字底座模块和解译大脑模块，服务层包括数据服务模块和底层AI框架；数字底座模块为多源数据提供统一的数据接入、存储和管理服务；底层AI框架中封装有AI服务和AI算法模型；解译大脑模块依据选择指令数据，调用某个具体的服务或算法模型，进行开发或部署操作；数据服务模块为数字底座模块提供基础服务需求；系统层提供平台运行及行业应用计算所需的软硬件资源；本发明的太空机器视觉平台具有高度灵活性，适合实现遥感影像等行业应用的智能解译过程。

主权项：1.一种基于异构AI框架的太空机器视觉平台，其特征在于：平台的架构包括应用层、服务层和系统层；其中，应用层包括相互连接的数字底座模块和解译大脑模块，服务层包括相互连接的数据服务模块和底层AI框架；数字底座模块用于为来自多种行业应用以及解译大脑模块的多源数据提供统一的数据接入、存储和管理服务；解译大脑模块连接底层AI框架，底层AI框架中封装有多种AI服务和多类AI算法模型；解译大脑模块用于依据上层算法模型开发者的选择指令数据，调用底层AI框架中的某个具体的AI服务或AI算法模型，进行开发或部署操作；数据服务模块用于为数字底座模块提供来自底层AI框架的数据接入、存储和管理服务；系统层用于提供平台运行及行业应用计算所需的软硬件资源；数字底座模块中整合有大数据技术子模块、云计算技术子模块、容器技术子模块和微服务架构技术子模块；数字底座模块接收的来自多种行业应用的多源数据包括：遥感数据、GIS数据、位置数据、气象数据和频谱数据；上层算法模型开发者的选择指令数据包括对某个具体的AI服务或AI算法模型的指定数据和对行业应用任务类型的选择数据；其中，行业应用任务类型包括遥感解译、目标识别、地物分类和指数计算；系统层的软件资源包括操作系统，硬件资源包括CPU、GPU和NPU；底层AI框架中封装有两种AI服务，分别为AI计算推理服务和AI模型训练服务；AI计算推理服务用于接收来自数字底座模块和数据服务模块的输入数据，调用某个具体的AI算法模型，并在执行AI计算推理操作后，将AI计算推理结果反馈给解译大脑模块进行输出呈现；AI模型训练服务用于接收来自数字底座模块和数据服务模块的训练样本数据集，调用某个具体的AI算法模型的训练接口，对其进行模型训练并更新模型参数；底层AI框架中封装有三类AI算法模型，分别为Pytorch模型、TensorFlow模型和MindSpore模型；Pytorch模型提供基于英伟达GPU的Pytorch框架计算推理与训练服务，TensorFlow模型提供基于英伟达GPU的TensorFlow框架计算推理与训练服务，MindSpore模型提供基于昇腾NPU的MindSpore框架计算推理与训练服务。

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