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基于先验知识的DeeplabV3+大棚房自动检测方法研究
1
作者
姜敏
《城市勘测》
2025年第2期12-17,共6页
随着城市化进程的不断推进,违规建设的大棚房对耕地资源的保护和合理利用构成了严峻挑战。为有效识别和监管大棚房,本研究提出了一种基于先验知识的DeepLabv3+自动检测大棚房方法,该方法基于国土变更调查获取耕地、设施农用地等类别属...
随着城市化进程的不断推进,违规建设的大棚房对耕地资源的保护和合理利用构成了严峻挑战。为有效识别和监管大棚房,本研究提出了一种基于先验知识的DeepLabv3+自动检测大棚房方法,该方法基于国土变更调查获取耕地、设施农用地等类别属性等先验知识基础上,采用深度学习DeepLabv3+模型进行自动特征提取,融合空洞卷积和编码器-解码器结构优化图像特征表示,结合迁移学习整合光谱信息和几何形状等先验知识,实现对大棚房的高效自动监测,同时将自动监测结果与交通通达度、夜间等灯光指数和POI数据进行空间叠加分析,获得大棚房置信度分析结果。研究结果表明:所提方法能够显著减少对人工大规模标注数据的依赖,提高模型在小样本学习条件下的泛化能力,在多个评价指标上均表现出色,特别是在平均交并比(mIoU)上达到了0.9以上,验证了该方法在大棚房自动检测中的高效性和准确性,本研究的方法可为大棚房问题治理提供更加高效、精准的监测技术手段管理提供有效参考。
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关键词
大棚房检测
深度学习
DeepLabv3+模型
编码器-解码器
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职称材料
题名
基于先验知识的DeeplabV3+大棚房自动检测方法研究
1
作者
姜敏
机构
深圳市迪派乐智图科技有限公司
出处
《城市勘测》
2025年第2期12-17,共6页
文摘
随着城市化进程的不断推进,违规建设的大棚房对耕地资源的保护和合理利用构成了严峻挑战。为有效识别和监管大棚房,本研究提出了一种基于先验知识的DeepLabv3+自动检测大棚房方法,该方法基于国土变更调查获取耕地、设施农用地等类别属性等先验知识基础上,采用深度学习DeepLabv3+模型进行自动特征提取,融合空洞卷积和编码器-解码器结构优化图像特征表示,结合迁移学习整合光谱信息和几何形状等先验知识,实现对大棚房的高效自动监测,同时将自动监测结果与交通通达度、夜间等灯光指数和POI数据进行空间叠加分析,获得大棚房置信度分析结果。研究结果表明:所提方法能够显著减少对人工大规模标注数据的依赖,提高模型在小样本学习条件下的泛化能力,在多个评价指标上均表现出色,特别是在平均交并比(mIoU)上达到了0.9以上,验证了该方法在大棚房自动检测中的高效性和准确性,本研究的方法可为大棚房问题治理提供更加高效、精准的监测技术手段管理提供有效参考。
关键词
大棚房检测
深度学习
DeepLabv3+模型
编码器-解码器
Keywords
greenhouse detection
deep learning
DeepLabv3+Model
encoder-decoder
分类号
TP753 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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作者
出处
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1
基于先验知识的DeeplabV3+大棚房自动检测方法研究
姜敏
《城市勘测》
2025
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职称材料
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