[发明专利]一种基于深度学习的违章建筑遥感识别方法及系统在审
| 申请号： | 202110309208.1 | 申请日： | 2021-03-23 |
| 公开（公告）号： | CN113033385A | 公开（公告）日： | 2021-06-25 |
| 发明（设计）人： | 刘智勇;祁宏昌;刘泽楷;张滔;来立永;黄海生;袁俊健;冉倩;雷超平 | 申请（专利权）人： | 广东电网有限责任公司广州供电局 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/46;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;G06T7/13;G06T7/181 |
| 代理公司： | 广州骏思知识产权代理有限公司 44425 | 代理人： | 潘桂生 |
| 地址： | 510000 广*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的违章建筑遥感识别方法及系统，对遥感影像的矢量数据进行卷积、池化、反卷积，提取房屋特征得到矢量数据特征图，对房屋轮廓像素矢量化，将矢量数据特征图转化为栅格图像，用于模型训练；将栅格图像输入深度学习网络，得到建筑物轮廓训练模型；将待测试的遥感影像作为测试集输入深度学习网络，对测试集进行遥感影像分类输出结果，实现遥感影像的目标识别，通过遥感图像分析、深度学习和视觉大数据识别技术的结合，为违章建筑的快速准确识别提供了新的检测和监控技术手段，可以助力城市管理部门提高违章建筑的识别效率，及时发现违章建筑，降低管理成本，提升城市管理水平。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 违章 建筑 遥感 识别 方法 系统 | ||
【主权项】：
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