基于深度学习的图像识别技术在非法采砂监管中的应用

• 作者: 汤文华 陈灿斌 向舒华 申寒冬
• 来源期刊: 中国农村水利水电
• 关键词: 非法采砂 深度学习 图像识别 船舶分类 智能跟踪
• 年，卷（期）: 2021,（5）
• 所属期刊栏目: 水环境与水生态
• 页码范围: 108-112
• 页数: 5页
• 分类号: TV882.2|TP391
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1007-2284.2021.05.019

摘要

由于河道采砂管理难度大,技术手段不足,监管人力缺乏等问题,致使非法采砂难以控制.针对河道非法采砂流动性大、隐蔽性强、取证难等特点,研究基于深度学习的图像识别技术,以提高采砂船识别及监管的能力,突破采砂监管中的重点、难点,结合智能追踪技术,实现对非法采砂行为的及时发现和预警,并形成足够的证据链来证实非法采砂的事实,对提高河道采砂监管效能具有重要意义.