[发明专利]国土资源视频监控系统中基于特定违章建筑识别预警方法

摘要

本发明提供的一种国土资源视频监控系统中基于特定违章建筑识别预警方法，通过在野外监控点架设摄像机，定点、定期定时抓拍图片并回传至信息中心服务器。本发明在传统的国土资源监控网络的基础上，利用基于卷积神经网络的R‑CNN（Fast Region Convolutional Neural Networks）框架对信息中心服务器的针对建筑进行目标检测。将连续一段时间内在图片中的识别结果进行比分析确定是否为违章建筑，最终将有异常的提交人工审核来达到智能化、自动化监控国土资源的目的。本发明对回传的抓拍图片做了基于暗通道的去雾化处理来减少雾霾天气对检测结果的影响。

主权项

一种国土资源视频监控系统中基于特定违章建筑识别预警方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：基于国土资源监控视频，对每一张视频图像，划分需要预警的区域并记录区域左上角的坐标(m,n)和右下角的坐标(x,y)，将划分需要预警的区域作为检测样本；步骤2：构建包括若干建筑物图片的训练集，利用训练集基于Alexnet卷积神经网络训练关于建筑的CNN模型，并使用CNN模型的对于训练集的输出训练Softmax分类器；步骤3：对检测样本进行去雾化处理；步骤4：使用Selective search算法在检测样本中提取若干个候选区域，将每个候选区域归一化到M×M×L，其中M的取值范围为100‑250，L为R/G/B三通道；然后在步骤2中训练好的CNN模型中正向传播，提取最后一层的特征向量；步骤5：使用步骤2中训练好的Softmax分类器对步骤4中提取的特征向量进行打分，得到步骤4中提取的候选区域对于建筑的分数S，若该分数S大于阈值T的话，则标记该候选区域为建筑物；步骤6：对标记出的候选区域使用非极大值抑制NMS法去除交叉多余的框，若一段连续时间该候选区域未标记出建筑而当前图片检测出建筑，则判定该建筑为违章建筑并预警。