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题名基于小样本的无人机影像城市工地环境要素提取
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作者
徐如意
王兰洲
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机构
河南理工大学测绘与国土信息工程学院
河南省数联测绘科技有限公司
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出处
《资源导刊》
2022年第8期25-27,共3页
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文摘
随着城市建设的加快,建筑工地的数量不断增加,造成的黄土裸露、建筑垃圾堆积现象越来越明显,因此对建筑工地环境的治理极其重要。然而,依靠大气污染指数和人工巡查进行监督性和政策性约束管理的治理方式,存在不确定性及效率不高等问题。为此,面向城市环境,利用无人机巡检,并基于深度学习建立工地环境要素模型识别建筑垃圾堆积、黄土裸露等特征,提取城市建筑工地信息。首先用生成对抗网络GAN和选择性生成对抗模型SAN进行样本扩充,然后用深层残差网络进行特征提取。最后在Mask R-CNN的基础上建立能够准确识别工地环境要素的SE R-CNN模型,实现工地要素提取。以河南某市为例,对城市建筑工地环境要素进行识别和分析,验证了该方法的有效性,为城市环境治理提供了参考依据。
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关键词
工地环境要素
工地扬尘
深度学习
选择性生成对抗网络
候选区域卷积网络
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分类号
TP3
[自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
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