基于卷积神经网络的无人机影像违章建筑检测应用

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.

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

分类号：P237(摄影测量学与测绘遥感)

在线出版日期：2021-05-27（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：111-115