[发明专利]基于深度学习的违建识别监控检测方法及系统在审
| 申请号： | 202210037212.1 | 申请日： | 2022-01-13 |
| 公开（公告）号： | CN114399692A | 公开（公告）日： | 2022-04-26 |
| 发明（设计）人： | 甘德强;涂泽军;聂沈畅;张鑫 | 申请（专利权）人： | 武汉微集思科技有限公司 |
| 主分类号： | G06V20/17 | 分类号： | G06V20/17;G06K9/62 |
| 代理公司： | 武汉泰山北斗专利代理事务所(特殊普通合伙) 42250 | 代理人： | 董佳佳 |
| 地址： | 430000 湖北省武汉市武昌区红巷37号（老9*** | 国省代码： | 湖北;42 |
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| 摘要： | 本发明适用于图像处理技术领域，提供一种基于深度学习的违建识别监控检测方法及系统，所述方法包括：步骤S1、影像上传步骤：通过卫星或者无人机获取影像数据并将影像数据上传至服务端，在上传中自动完成影像数据的预处理；步骤S2、违建比对步骤：选取待比对的两期影像数据，在服务端通过比对检测，输出建筑物变化图斑；步骤S3、数据自动入库步骤：步骤S4、结果核对步骤：通过将提取的建筑物变化图斑叠加至对应在线影像，进一步核对提取图斑数据的正确性。本发明通过算法进行违建识别，能够快速且准确判断建筑是否违建，整个过程实现简单，只需训练建筑识别模型，能快速识别出建筑物的轮廓以及高度是否发生变化，然后识别出违建建筑的建筑变化图斑后，进一步核对确认，能够明显提高识别效率。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 识别 监控 检测 方法 系统 | ||
【主权项】：
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