南浔区人居环境遥感监测识别数据
DIP2024000012190
浙江国遥地理信息技术有限公司
首次登记
3年
2024-10-21 16:28:30
信息传输、软件和信息技术服务业
待交易
529
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用于实现对南浔区人居环境遥感监测中问题点位的高效精准识别,包括地面垃圾存放、建筑材料堆积等垃圾不合理不规范等现象。自动识别问题点位的坐标,便于确定需要进行实地处理的位置。自动识别点位问题类型,精准发现乱堆乱放及垃圾。为后续的人员管理与问题派发提供方便,有利于网格员及时掌握自己管理区域的情况。解决了网格员在传统人工巡查中难以发现问题,容易忽略问题,巡查范围太大,隐蔽地段、偏远地区与恶劣环境中不易巡查等问题。将系统识别出的问题点位派发给网格员,使网格员有依据、有目标的实地确认,极大的提高了发现问题的效率,节约人员时间与人工成本,避免网格员出现无效的巡查。
基于无人机航拍采集的人居环境遥感影像数据,通过YOLO算法进行实时目标检测。首先将单元神经网络应用于2024年9月的遥感影像,将图像分割成19x19的单元格,每个单元神经网络负责预测K个单元格。预测每个区域的概率,所有单元格上具有最大概率的类被选择并分配给特定的网格单元,生成预测点坐标(x,y),坐标系为CGCS2000,坐标为东经、北纬。 在预测类概率后,进行NMS运算,来消除不必要的锚点。算法识别下一个最高类别概率的边界框,并进行相同的运算过程,直到剩下所有不同的边界框。算法输出所需的要素,并显示各个类的边界框的细节。 抽取部分样本进行识别准确度验证,小于0.6视为识别错误,显示为FALSE;一般样本的识别准确度在0.8至1之间,视为识别正确,显示为TRUE。通过判断结果正确或错误来纳入或排除数据,将识别正确的点位进行人居环境问题类型划分,包括乱堆乱放及垃圾与其他人居环境问题。最后将纳入的点位坐标、问题类型等信息自动上传至人居环境智能监管平台,获得人居环境遥感监测识别数据。
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