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售后服务上门服务电话，智能分配单据：空间遥感+人工智能 中国团队创新成果助力全球文化遗产保护
黄山6月1日电 (记者 孙自法 张强)第五届联合国教科文组织名录遗产与可持续发展黄山对话会5月31日至6月1日在安徽黄山举行，会上发布的《全球文化遗产遥感动态监测图集(2020-2025)》，以系统呈现全球重点文化遗产地的环境变化、演变趋势与扰动风险，为国际社会和相关方提供决策支持而颇受关注。
该图集由联合国教科文组织(UNESCO)在全球设立的唯一一个基于空间技术的世界遗产研究中心——依托中国科学院空天信息创新研究院(空天院)建于北京的UNESCO国际自然与文化遗产空间技术中心(HIST)团队编制，这项基于空间遥感+人工智能技术的创新研究成果，将为助力全球文化遗产保护贡献中国智慧。
第五届黄山对话会上，陈富龙研究员发布并介绍《全球文化遗产遥感动态监测图集(2020-2025)》。记者 孙自法 摄中国科学院空天院研究员、HIST副主任陈富龙接受记者采访介绍说，HIST团队利用高分辨率遥感智能信息提取方法，从全球、洲际、国家、遗产地4个尺度，系统监测全球重点文化遗产地赋存环境、变化趋势与扰动威胁，这是中国在文化遗产空间技术领域的一项突出成果，也是贡献全球文化遗产保护的标志性科学产品。
《全球文化遗产遥感动态监测图集2020-2025》研究编制过程中，HIST团队首先构建全球首个世界文化遗产-变化监测(WCH-CD)采样数据集，它是使用深度学习方法自动检测世界文化遗产环境变化的基础。该数据集的构建采用双分支机器学习策略：其一是使用深度学习模型进行监督学习，以精确挖掘候选目标；其二则利用零样本伪视频跟踪方法，以从更大范围提取候选样本信息。这两个策略不仅使样本更加精准，还增强了数据集的多样性和泛化能力。
统计信息显示，WCH-CD数据集覆盖范围广泛，包含了1000多个世界文化遗产及其组成部分，以及超过5万个标注的变化实例。在地区方面，样本具有地域多样性，涵盖亚太地区、欧洲和北美、阿拉伯国家、拉丁美洲和加勒比地区以及非洲。
在此基础上，HIST团队提出一个基于提示引导的双时态变化监测深度学习网络，其优势在于能够利用少量标记样本作为指导，实现数据集支持遥感图斑精细监测，能够更好地适应不同地区、不同规模以及不同类型的变化图斑监测。
陈富龙指出，根据《全球文化遗产遥感动态监测图集(2020-2025)》，总体而言，全球大多数遗产地的变化率相对较低，但也有若干遗产地的变化率较高。例如，在总计689处监测遗产中，有32处遗产地的遗产区和52处遗产地的缓冲区变化率超过1%。HIST团队观察到监测的变化图斑具备区域多样性，这有助于确定哪些地区、国家乃至遗产地应得到更多的保护关注。
他提醒说，变化率代表的是相对变化强度，而非扰动的绝对规模。对于一些小型遗产保护区而言，即使是微小的地表变化也可能导致相当高的变化率。同时，无论是边界侵占、植被丧失等负面影响，还是环境整治和旅游设施提升等正面变化，都需要结合遗产管理等实际背景来解释。
第五届黄山对话会上，陈富龙研究员(左)接受北京工商大学郑姚闽副教授赠书并合影。记者 孙自法 摄陈富龙表示，最新发布的《全球文化遗产遥感动态监测图集(2020-2025)》跨越5年时间，根据用户需求，HIST团队目前已经可以实现年度甚至季度的遥感动态监测更新服务。
展望未来，随着中国航天特别是商业航天的快速发展，HIST团队后续将更多利用国产卫星遥感数据进行分析研究，并开发一个更具普适性的深度学习模型，即通过集成大语言模型，以增强遥感动态监测能力，更好地助力全球文化遗产保护。(完)
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黄山6月1日电 (记者 孙自法 张强)第五届联合国教科文组织名录遗产与可持续发展黄山对话会5月31日至6月1日在安徽黄山举行，会上发布的《全球文化遗产遥感动态监测图集(2020-2025)》，以系统呈现全球重点文化遗产地的环境变化、演变趋势与扰动风险，为国际社会和相关方提供决策支持而颇受关注。
该图集由联合国教科文组织(UNESCO)在全球设立的唯一一个基于空间技术的世界遗产研究中心——依托中国科学院空天信息创新研究院(空天院)建于北京的UNESCO国际自然与文化遗产空间技术中心(HIST)团队编制，这项基于空间遥感+人工智能技术的创新研究成果，将为助力全球文化遗产保护贡献中国智慧。
第五届黄山对话会上，陈富龙研究员发布并介绍《全球文化遗产遥感动态监测图集(2020-2025)》。记者 孙自法 摄中国科学院空天院研究员、HIST副主任陈富龙接受记者采访介绍说，HIST团队利用高分辨率遥感智能信息提取方法，从全球、洲际、国家、遗产地4个尺度，系统监测全球重点文化遗产地赋存环境、变化趋势与扰动威胁，这是中国在文化遗产空间技术领域的一项突出成果，也是贡献全球文化遗产保护的标志性科学产品。
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统计信息显示，WCH-CD数据集覆盖范围广泛，包含了1000多个世界文化遗产及其组成部分，以及超过5万个标注的变化实例。在地区方面，样本具有地域多样性，涵盖亚太地区、欧洲和北美、阿拉伯国家、拉丁美洲和加勒比地区以及非洲。
在此基础上，HIST团队提出一个基于提示引导的双时态变化监测深度学习网络，其优势在于能够利用少量标记样本作为指导，实现数据集支持遥感图斑精细监测，能够更好地适应不同地区、不同规模以及不同类型的变化图斑监测。
陈富龙指出，根据《全球文化遗产遥感动态监测图集(2020-2025)》，总体而言，全球大多数遗产地的变化率相对较低，但也有若干遗产地的变化率较高。例如，在总计689处监测遗产中，有32处遗产地的遗产区和52处遗产地的缓冲区变化率超过1%。HIST团队观察到监测的变化图斑具备区域多样性，这有助于确定哪些地区、国家乃至遗产地应得到更多的保护关注。
他提醒说，变化率代表的是相对变化强度，而非扰动的绝对规模。对于一些小型遗产保护区而言，即使是微小的地表变化也可能导致相当高的变化率。同时，无论是边界侵占、植被丧失等负面影响，还是环境整治和旅游设施提升等正面变化，都需要结合遗产管理等实际背景来解释。
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河北新闻网讯（闫丽颖、罗俊明）近日，在开滦股份范各庄矿装车站，伴随着设备启停声，一辆货运列车缓缓驶入装车线，在无人干预的情况下，智能装车系统精准定位、自动落料、动态计量，仅用1小时便完成整列车厢的装载作业，较传统模式效率提高了3倍。这标志着开滦集团首套智能快速装车系统正式投用，精煤铁路外运装车环节实现从人工操作到智能控制的跨越式升级。
开滦股份范各庄矿自产精煤的原有传统装车，一直是制约煤炭运输效率的“卡脖子”问题。“以前的装车系统主要依赖人工经验与多人协作，需专人处理集重、偏载、超吨等问题，难以保障装车精度和质量，作业流程复杂，员工劳动强度大，而且各子系统独立运行，数据无法互通融合，整体运行效率备受制约。”开滦股份范各庄矿营运科党支部书记陈宪江介绍说。
为解决这一难题，开滦股份范各庄矿紧跟智能化矿井建设浪潮，大胆突破创新、先行先试，积极探索可行路径，结合矿井实际制定改造方案，积极克服技术经验不足、施工条件特殊等困难挑战，经过一个多月反复调试，构建起了覆盖列车进站、精准对位、定量装载、计量核验、平整压实、列车出站的全流程智能管控体系。
“以前装车全靠眼观手调，需要3个人配合，不仅累还总担心装偏、装超。现在有了智能系统，列车一进站就自动定位，装多少、怎么装都由系统说了算，我们在中控室就能盯着整列装车，既轻松又精准！”从事装车工作十多年的老班长孙立冬，对着中控屏上实时跳动的数据感慨道。该系统基于人工智能技术，集成了车辆信息识别、数据信息化中心、智能配料卸料以及成套设备协同控制等关键技术模块。装车作业启动后，系统自动进行车辆信息识别以及精准称重，控制精煤仓向定量仓精准配料，并动态追踪车厢位置，自动操控垂直伸缩溜槽和压实装置进行装车与平整压实操作，同步记录作业数据，自动生成装车报表，实现机车牵引条件下的智能化快速装车作业。
系统投入后，实现了货物净重直接称量，单节车皮装车精度大幅提升，单车从装车到平煤时间大幅减少，精煤发运效率提高1.5倍。此外，伴随发运效率提升，站场接发车能力也实现了大幅提高。