基于深度学习的疑似违法图斑快速检测研究

• 作者: 李奇 龙奇勇 赵东旭
• 来源期刊: 城市勘测
• 关键词: 深度学习 违法图斑 卷积神经网络 快速检测
• 年，卷（期）: 2021,（3）
• 所属期刊栏目: 3S研究与应用
• 页码范围: 88-91
• 页数: 4页
• 分类号: P231.1|TP75
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1672-8262.2021.03.020

摘要

无人机监测是当前城市违法建设和违法用地问题治理的重要手段,但传统人工识别的方法费时费力,越来越难以满足治理需求.本文针对这一问题,研究了基于深度学习卷积神经网络模型的城市违法建设和违法用地快速检测方法:首先,分析了违法建设和违法用地的主要类型和特点,构建训练样本集;然后,构建卷积神经网络深度学习模型并对模型进行训练;最后,对两期影像分别分类并通过分类结果对比的方式快速筛查违法建设图斑.利用0.1 m分辨率的城市无人机正射影像进行的检测实验结果表明,本文方法对于违法建设问题能够快速有效地检测,对城市违法建设问题治理具有良好的支持作用.