基于卷积神经网络的无人机影像违章建筑检测应用

• 作者: 梁哲恒 邓鹏 姜福泉 盛森 魏汝兰 谢刚生
• 来源期刊: 测绘通报
• 关键词: 超高分辨率 遥感 无人机 深度学习 目标检测 违章建筑
• 年，卷（期）: 2021,（4）
• 所属期刊栏目: 技术交流
• 页码范围: 111-115
• 页数: 5页
• 分类号: P237
• 语种: 中文

摘要

无人机航拍影像具有分辨率高、回访周期短等特点,利用无人机遥感技术手段对城市范围的建设进行动态监测,可及时、有效地发现涉嫌违法的建设活动.本文结合实际项目需求,研究通过卷积神经网络方法进行违章建筑的自动检测,替代过去靠大量人力检查的模式,目前测试区域无人机影像试验取得了较好的效果,在样本数据不足5000份的情况下,准确率和召回率分别达到了71％和88％.随着样本数据的不断增多,基于该深度学习方法将较大程度上持续提升检测准确率和召回率,能够更精准地发现违法活动,具有较大的实际应用价值及潜力.