城市违章建筑定点监控自动识别技术研究

发布时间：2021-11-10 09:22

　　我国执行最严格的土地管理制度,及早发现和及时查处土地违法占用对于保障国家粮食安全、维护社会安定至关重要。针对我国城市违章建筑物监管智能化程度低的现实问题,本文致力于研究基于定点监控新旧时相对比的城市违章建筑物自动识别关键技术,主要研究内容如下:（1）研究了一种融合Hu矩和相似性度量的抗干扰变化检测算法。通过分析违章建筑物在新旧时相中纹理各向异性的特征,采用形状算子变化去除干扰并提取违章建筑物纹理信息确立了联合OTSU的变化阈值,并建立了融合Hu矩和标准化差值平方和匹配进行纹理信息匹配的差异性评价检测方法。实验表明,该变化检测算法具有高鲁棒性,可有效减少光照因素对变化检测的干扰,且正确率达到了96.1%。（2）研究了一种结合深度学习和多特征违章建筑物自动识别算法。通过违章建筑物的轮廓拓扑特征、颜色信息、空间约束关系及其形成的消失点坐标分布特征进行检测,结合深度学习框架下的车辆检测消除常见干扰因素。并设计了实验来评估算法,实验结果表明该算法对多类型违章建筑物识别的召回率达到98.5%,精确率达到了95.1%。（3）提出了一种融合预置点布设与单目测距的城市违章建筑物定位算法。针对定点CCD相... 

【文章来源】：东南大学江苏省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校

【文章页数】：106 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

某土地违章监控中心

摄像头整体图

新旧时相采样对比图

【参考文献】：
期刊论文
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硕士论文
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本文编号：3487015