中科亿海微嵌入式遥感图像切片方案，基于自研的AI目标识别加速卡，其拥有FPGA+GPU异构并行计算处理架构。其中，FPGA可实现如图像切片、ROI提取等遥感图像预处理功能；GPU可实现如目标识别、地物分类等图像感知功能。FPGA以滑窗切片的方式将原始大尺寸遥感图像切分成固定尺寸的切片图像，然后依次把每一个切片图像输入到GPU中，进行目标识别等处理，可大大提升图像数据处理以及目标检测、识别的效率。

■  并行处理能力：FPGA和GPU都具有强大的并行处理能力，可以并行处理大量像素数据，加速图像分析和处理过程。

■  灵活性：FPGA是可编程的硬件，可以根据特定需求进行定制化设计，适用于需要快速定制和优化的应用场景。GPU虽然是针对图形处理设计的，但也可以用于通用计算，具有一定的灵活性和通用性。

■  功耗和性能平衡：FPGA在功耗方面通常比较低，且具有较高的性能，适合对功耗有严格要求的应用。GPU在处理大规模并行计算时性能突出，但功耗相对较高，适合对性能要求较高的应用。

■  实时性：FPGA具有较低的延迟，适合对实时性要求高的应用场景，如遥感图像处理中的实时监测和分析。GPU在处理大规模数据时也能提供较高的实时性能，但相比FPGA可能存在一定延迟。

■ 图像压缩：图像切片算法常用于图像压缩中，将图像分割成多个小块（切片），然后对每个小块进行压缩处理。这种方式可以减小图像文件大小，节省存储空间和传输带宽。

■ 图像拼接：在全景图像、医学影像等领域中，图像切片算法可将大图像分割成多个小块进行处理，然后将处理后的小块图像拼接在一起，实现全景图像的显示或医学影像的分析。

■ 图像分割：图像切片算法也常用于图像分割任务中，将图像分割成多个区域或对象。这有助于在图像中识别和分离不同的物体或区域，为后续的图像分析和识别提供基础。

■ 图像处理：在图像处理过程中，图像切片算法可将大型图像分割成小块进行处理，加快处理速度和降低内存占用。例如，在图像滤波、增强、修复等操作中，可分块处理图像。

■ 图像传输：在网络传输图像时，图像切片算法可以将大图像分割成多个小块进行传输，有助于提高传输效率和稳定性。接收端可以按顺序接收和重组这些图像切片。

■ 机器学习和深度学习：在训练深度学习模型时，图像切片算法可将大型数据集中的图像切片成小块，便于模型的训练和处理，有助于提高训练效率和减少内存占用。