德清县道路病害遥感监测识别数据
DIP2024000011070
浙江国遥地理信息技术有限公司
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3年
2024-10-11 11:27:17
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用于实现对道路病害监测中问题点位的高效精准识别,包括龟裂、路面污染、标线磨损缺失、路肩积水等现象的识别。能够监测出道路异常,及时发现道路病害区域。自动识别道路病害区域坐标,便于确定需要进行实地处理的位置。自动识别监测内容和变化类型,便于掌握实地情况。为后续的问题派发提供方便,有利于工作人员及时掌握水域异常情况,避免道路出现问题无人管理而引发交通事故。通过遥感监测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真实道路遥感影像数据,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完整的遥感影像,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,生成由预测概率加权的边界框。 在预测类概率后,进行NMS运算,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。算法输出所需的向量,并显示各个类的边界框的细节。 通过判断结果正确或错误来纳入或排除数据,识别道路病害区域,自动获取问题点位坐标,匹配到相应的管理区域与管理人员,并将影像中的特征区域与坐标等信息自动上传至德清林地变化遥感监测平台,最终获得德清道路病害遥感监测识别数据。
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