基于深度学习的建筑物识别

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基于深度学习的土木工程施工图纸识别技术研究

基于深度学习的土木工程施工图纸识别技术研究1. 深度学习在土木工程施工图纸识别中的应用背景在土木工程领域，施工图纸的识别是一个重要的任务，它涉及到施工过程中的各种细节和要求。

传统的手动识别方法需要大量人力和时间，并且容易出错。

因此，基于深度学习的土木工程施工图纸识别技术应运而生。

深度学习是一种机器学习方法，它通过构建深层神经网络模型来自动地从大量数据中提取特征，并进行有效分类和识别。

在土木工程领域，基于深度学习的图像识别技术已经取得了一些重要进展，并且被广泛应用于自动化施工、质量控制和安全监测等方面。

2. 深度学习算法及其在土木工程施工图纸识别中的应用2.1 卷积神经网络（CNN）算法卷积神经网络是一种常用于图像处理任务的深度学习算法。

它通过构建多个卷积层和汇聚层来提取图像特征，并通过全连接层进行分类或回归等任务。

在土木工程施工图纸识别中，CNN算法可以用于识别施工图纸中的不同元素，如墙体、梁柱、门窗等。

通过训练大量的施工图纸样本，CNN可以学习到不同元素的特征表示，并通过后续的分类器进行识别。

2.2 循环神经网络（RNN）算法循环神经网络是一种常用于序列数据处理任务的深度学习算法。

它通过构建循环连接来处理序列数据，并可以捕捉到序列中的时序信息。

在土木工程施工图纸识别中，RNN算法可以用于处理施工图纸中元素之间的依赖关系。

例如，在一个建筑物平面图中，墙体和门窗之间存在一定的关系。

通过使用RNN算法，可以将这种关系建模，并提高识别准确度。

2.3 深度学习在土木工程施工图纸识别中的应用基于深度学习算法，在土木工程施工图纸识别方面已经取得了一些重要进展。

例如，在建筑物平面图识别方面，研究人员使用卷积神经网络模型对不同类型的墙体进行分类和定位，并取得了较高的准确度。

在结构图识别方面，研究人员使用循环神经网络模型对梁柱等结构元素进行识别，取得了较好的效果。

此外，还有研究人员使用深度学习算法对施工图纸中的文字进行识别和提取，提高了施工图纸的可读性和可编辑性。

无人机航拍图像的建筑物识别与测量

无人机航拍图像的建筑物识别与测量近年来，随着无人机技术的日益成熟和推广，无人机航拍图像的应用范围也越来越广泛，其中建筑物识别和测量是其中一个重要的应用领域。

因为无人机航拍可以从不同角度和高度观察建筑物，并提供高精度的立体信息，让研究者可以在不破坏建筑物实体的前提下进行全方位的测量和分析。

那么，无人机航拍图像如何进行建筑物识别和测量呢？首先，无人机航拍图像的建筑物识别需要对航拍图像进行处理，一般包括图像预处理、特征提取和分类识别三个步骤。

其中，图像预处理主要针对图像的灰度、色彩和图像质量等问题进行处理，以保证后续特征提取的准确性和有效性。

特征提取则是利用计算机视觉技术，从航拍图像中提取建筑物的几何空间和纹理等特征，以供后续分类识别。

最后，分类识别则是利用机器学习算法或神经网络来进行建筑物分类和识别，以实现对建筑物的准确识别和测量。

其次，无人机航拍图像的建筑物测量主要可以分为高程模型测量和三维重建两类。

高程模型测量主要利用数字高程模型（DEM）和数字表面模型（DSM）等高精度数据进行对建筑物高度的测量，以获取建筑物的三维信息。

三维重建则是将多个角度和高度的航拍图像进行融合，生成高精度的三维重建模型，可用于进行建筑物的虚拟现实漫游、城市规划和智能交通等领域的应用。

如何进行高效快捷的建筑物识别与测量？这里推荐一种应用简单、成本低廉且效果不错的方法——“无人机与人工智能联合作战”。

具体而言，可以采用无人机进行航拍，将图像上传至云端进行后台处理。

利用基于深度学习算法的建筑物目标检测模型，进行建筑物目标的自动识别；而后期人工复核和修正进行预，通过联合“无人机+人工智能”的方式，快速准确地完成建筑物识别与测量。

需要注意的是，无人机航拍图像的建筑物识别和测量领域还存在许多技术挑战和问题，如建筑物形态复杂、遮挡、避免误识别等问题。

因此，今后需要进一步深入研究和探索，提高无人机航拍图像的建筑物识别和测量的精度和效率。

基于深度学习的高分辨率遥感图像建筑物识别

1引言遥感图像分割技术在城市规划、精准农业、土地测绘覆盖与监测[1]、自动道路检测[2]、环境保护、气候变化和植被覆盖等领域发挥着关键作用。

遥感图像的语义分割旨在将每个像素分类为给定的类别，它是理解和推断对象以及场景中空间对象之间关系的重要任务[3]。

常规的图像分割方法主要基于光谱统计特征，如最小距离、最大似然和K均值聚类[4-5]。

虽然这些方法取得了良好的效果，但随着遥感图像分辨率的提高，分割和识别精度已不能满足需求。

近年来深度卷积神经网络是深度学习应用到遥感图像和其他图像分割等方面的重大成果。

翁飘等人提出了一种改进的全卷积神经基于深度学习的高分辨率遥感图像建筑物识别宋廷强1，李继旭1，张信耶21.青岛科技大学信息科学技术学院，山东青岛2661002.珠海欧比特宇航科技股份有限公司人工智能研究院，广东珠海519000摘要：为解决当前深度学习方法在高分辨率遥感图像中存在识别结果过度分割，以及小物体识别差的问题，提出一种基于SegNet架构改进的网络模型AA-SegNet，增加了增强的空间金字塔池化模块和空间注意力融合模块。

该网络可以加强特征传播并能够有效传递更高级别的特征信息以抑制低级特征的噪声，并且可以增强小目标特征学习。

基于高分二号遥感影像制作数据集并进行实验，AA-SegNet网络总体识别准确率为96.61%，在识别率、F1分数以及训练时间等方面也都优于SegNet、U-Net、DeepLab-V3网络。

关键词：深度学习；建筑识别；高分辨率遥感；增强型空间金字塔模型；注意力机制；语义分割文献标志码：A中图分类号：TP75doi：10.3778/j.issn.1002-8331.1910-0211宋廷强，李继旭，张信耶.基于深度学习的高分辨率遥感图像建筑物识别.计算机工程与应用，2020，56（8）：26-34. SONG Tingqiang,LI Jixu,ZHANG Xinye.Building recognition in high-resolution remote sensing image based on deep puter Engineering and Applications,2020,56（8）：26-34.Building Recognition in High-Resolution Remote Sensing Image Based on Deep LearningSONG Tingqiang1,LI Jixu1,ZHANG Xinye21.School of Information Science and Technology,Qingdao University of Science and Technology,Qingdao,Shandong 266100,China2.Artificial Intelligence Research Institute,Zhuhai Obit Aerospace Technology Co.,Ltd.,Zhuhai,Guangdong519000,ChinaAbstract：The current deep learning method has excessive segmentation of recognition results and poor recognition of small objects in high-resolution remote sensing images.In order to solve this problem,an improved network model AA-SegNet based on SegNet architecture is proposed,and an enhanced spatial pyramid pooling module and spatial atten-tion fusion module are added.The network can enhance feature propagation and can effectively deliver higher levels of feature information to suppress noise of low-level features,and can enhance small-target feature learning.Based on the high-resolution2remote sensing image dataset and experiment,the overall recognition accuracy of AA-SegNet network is96.61%,which is superior to SegNet,U-Net and DeepLab-V3networks in recognition rate,F1score and training time. Key words：deep learning;building identification;high resolution remote sensing;enhanced spatial pyramid model;atten-tion mechanism;semantic segmentation基金项目：2019年度山东省重点研发计划（公益类专项）项目（No.2019GGX101047）。

基于深度学习的物体识别技术在工业机器人中的应用

基于深度学习的物体识别技术在工业机器人中的应用随着科技的发展，人工智能技术在工业生产中发挥着越来越重要的作用。

其中，基于深度学习的物体识别技术在工业机器人中得到了广泛的应用。

本文将围绕这个主题展开讨论。

一、深度学习的基本概念深度学习是一类机器学习算法，它通过构建深层人工神经网络来实现对复杂数据的自动学习和理解。

深度学习的基本思想是，通过不断地堆叠多个隐藏层来提高神经网络的表达能力，进而实现对复杂数据的高效处理和识别。

二、物体识别技术的应用场景物体识别技术是深度学习技术中的一个重要分支之一，它可以通过对图像、视频、声音等数据进行分析和处理，来实现对物体的快速、准确的识别和分析。

在工业机器人领域，物体识别技术有着广泛的应用场景，如：1. 自动化生产线中的零部件检测和分类。

2. 智能仓储管理中的货物识别和归类。

3. 机器人视觉导航中的障碍物识别和避障。

4. 工业品质检测中的缺陷识别和判定。

三、基于深度学习的物体识别技术的工作原理基于深度学习的物体识别技术主要依靠卷积神经网络（Convolutional Neural Network，简称CNN）来实现。

CNN是一种特殊的神经网络结构，它可以通过对图像中的特征进行卷积和池化操作，来提取出图像的特征信息，并将其映射到分类器中进行判别。

具体来说，其工作流程如下：1. 载入数据，并将其进行预处理，如归一化、裁剪、变形等。

2. 建立卷积神经网络的结构，包括卷积层、池化层、全连接层等。

3. 输入数据进入卷积层，进行卷积操作，提取出图像的特征信息。

4. 将卷积层得到的特征图进行池化操作，进一步提取出图像的不变特征。

5. 将池化得到的特征输入全连接层，进行分类判别。

6. 根据分类结果，输出相应的标签或置信度。

四、基于深度学习的物体识别技术的优缺点基于深度学习的物体识别技术相较于传统的物体识别技术而言，具有以下优点：1. 高准确率：深度学习的分类精度要远高于传统的分类算法。

基于深度学习的建筑物识别技术模型的构建与优化

基于深度学习的建筑物识别技术模型的构建与优化在过去的几年里，深度学习技术在图像识别方面取得了巨大突破。

建筑物识别作为计算机视觉领域的重要任务之一，对于城市规划、环境监测和智能交通系统等领域具有重要作用。

本文将重点讨论基于深度学习的建筑物识别技术模型的构建与优化方法。

首先，构建一个高性能的建筑物识别技术模型需要一个大规模的标注建筑物图像数据集。

这个数据集应该包含各种类型和风格的建筑物图像，以及各种场景和视角的建筑物图像。

通过收集和标注这些数据集，可以帮助深度学习模型更好地学习建筑物的特征和模式。

其次，为了构建一个有效的建筑物识别模型，需要选择合适的深度学习架构。

卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是深度学习领域中最常用的架构之一，已经在图像识别任务中取得了重要的成果。

在建筑物识别任务中，可以使用经典的CNN架构（如AlexNet、VGGNet和ResNet）作为基础模型，然后通过对模型进行改进和调整来适应建筑物的特征。

第三，在构建建筑物识别模型时，数据增强技术是一个有效的方法，可以增加模型的泛化能力。

数据增强技术包括图像旋转、平移、缩放和翻转等操作，以及图像亮度、对比度和色彩的调整。

通过对训练数据集进行随机变换和扩充，可以增加模型对于不同场景和视角的建筑物的识别能力。

然后，为了进一步优化建筑物识别模型的性能，可以采用迁移学习的方法。

迁移学习是指将已经训练好的模型的部分或全部参数应用于新的任务中，从而加速模型的训练过程并提高模型的性能。

在建筑物识别任务中，可以选择在大规模图像数据集上预训练的模型（如ImageNet数据集上预训练的模型），然后通过微调模型的权重参数来适应建筑物识别任务。

最后，为了进一步提高建筑物识别模型的性能，可以使用集成学习的方法。

集成学习通过组合多个不同的模型来提高模型的性能和鲁棒性。

在建筑物识别任务中，可以使用多个不同的CNN模型，然后通过投票或平均的方式来融合它们的预测结果。

基于多特征深度学习的建筑物识别方法

基于多特征深度学习的建筑物识别方法摘要：建筑物识别在许多应用领域中起着重要的作用，如城市规划、导航系统等。

然而，由于建筑物的复杂性和多样性，传统的识别方法面临着许多挑战。

本文提出了一种基于多特征深度学习的建筑物识别方法，通过结合颜色、纹理和形状等多个特征，利用深度学习模型对建筑物进行准确识别。

关键词：建筑物识别，多特征，深度学习，颜色，纹理，形状1. 引言建筑物识别是计算机视觉领域的一个重要研究方向，其在城市规划、导航系统、地图更新等方面具有广泛的应用价值。

然而，由于建筑物的外观复杂多样，传统的识别方法往往难以达到准确和高效的效果。

因此，提出一种基于多特征深度学习的建筑物识别方法具有重要意义。

2. 方法本文提出的建筑物识别方法主要包括以下几个步骤：（1）数据采集和预处理：首先，收集包含不同建筑物的图像数据集，并对图像进行预处理，如去除噪声、调整图像大小等。

（2）特征提取：利用深度学习模型对建筑物图像进行特征提取。

本文采用卷积神经网络（CNN）作为特征提取器，通过多层卷积和池化操作，提取出图像的颜色、纹理和形状等特征。

（3）特征融合：将不同特征进行融合，得到建筑物的综合特征表示。

本文采用特征级融合的方法，将不同特征映射到同一特征空间，再进行线性加权融合。

（4）建筑物识别：利用训练好的深度学习模型对建筑物进行分类和识别。

本文采用支持向量机（SVM）作为分类器，通过对训练集进行训练，得到一个能够将建筑物正确分类的模型。

3. 实验结果与讨论本文在一个包含多类建筑物的数据集上进行了实验，评估了提出的方法的性能。

实验结果表明，基于多特征深度学习的建筑物识别方法在准确率和鲁棒性方面均具有较好的表现。

与传统的方法相比，本方法在建筑物识别中取得了更好的效果。

4. 结论本文提出了一种基于多特征深度学习的建筑物识别方法，通过结合颜色、纹理和形状等多个特征，利用深度学习模型对建筑物进行准确识别。

实验结果表明，该方法在建筑物识别中具有较好的性能。

基于深度学习的建筑物检测与识别算法研究

基于深度学习的建筑物检测与识别算法研究摘要：随着城市化的不断加速，建筑物的规模和数量急剧增长。

因此，建筑物的检测和识别成为了重要的任务。

本文基于深度学习方法，研究了建筑物检测和识别的算法。

通过对建筑物数据集进行训练和测试，实验结果表明，我们提出的算法在准确性和鲁棒性方面都取得了良好的效果。

1. 引言建筑物检测和识别在许多应用中具有重要意义，如城市规划、地图制作和导航等。

传统的计算机视觉方法往往需要手工设计特征和规则，而深度学习方法通过学习数据自动提取特征，可以更好地解决建筑物检测和识别的问题。

2. 相关工作近年来，许多基于深度学习的建筑物检测和识别算法被提出。

其中，Faster R-CNN和SSD是两个经典的目标检测算法，它们通过引入区域生成网络（RPN）和多尺度特征图来实现建筑物的精确检测。

在建筑物识别方面，CNN和RNN被广泛应用于图像分类和场景理解，可以实现对不同类别建筑物的准确识别。

3. 建筑物数据集本文使用了一个大规模的建筑物数据集进行算法的训练和测试。

数据集包含了不同地区、不同类型的建筑物图像，并进行了标注。

为了增加数据的多样性，我们对数据集进行了数据增强操作，包括旋转、翻转和缩放等，以使算法更具鲁棒性。

4. 基于深度学习的建筑物检测算法我们提出了一种基于Faster R-CNN的建筑物检测算法。

首先，我们将图像输入网络，通过卷积和池化层提取图像的特征。

然后，引入区域生成网络（RPN），生成候选建筑物框。

最后，通过分类器和回归器对建筑物进行检测和定位。

实验结果表明，我们的算法在检测准确率和处理速度方面都具有竞争力。

5. 基于深度学习的建筑物识别算法我们提出了一种基于CNN和RNN的建筑物识别算法。

首先，通过CNN提取建筑物图像的特征。

然后，将特征序列输入RNN进行分类。

为了提高模型的泛化能力，我们使用了预训练的CNN模型和注意力机制。

实验结果表明，我们的算法在建筑物识别的准确性上优于传统的方法。

基于深度学习的建筑图像识别与分类研究

基于深度学习的建筑图像识别与分类研究简介：随着城市建设的迅猛发展，建筑物数量的增加和多样化使得建筑图像的分类和识别变得越来越重要。

传统的基于规则的方法面临着复杂的场景、光照变化以及建筑物风格多样性等挑战。

基于深度学习的建筑图像识别与分类通过深度神经网络模型的训练和优化，可以实现对建筑图像的鲁棒性分类和准确识别。

一、深度学习在建筑图像分类中的应用近年来，深度学习技术在计算机视觉领域取得了快速发展。

在建筑图像分类领域，深度学习被广泛应用于建筑物识别、风格分类、材料识别等任务。

通过使用深度卷积神经网络（CNN）模型，可以自动学习和提取建筑图像的特征，从而实现高精度的分类和识别。

二、数据收集和预处理对于建筑图像识别与分类的研究，首先需要收集大规模的建筑图像数据集。

可以通过互联网上的图像库、建筑网站和社交媒体平台等途径获取。

在收集到的数据上，需要进行预处理，包括图像去噪、尺寸归一化、图像增强等操作，以提高模型的鲁棒性和准确性。

三、深度学习模型的构建在建筑图像分类任务中，通常采用深度卷积神经网络（CNN）模型。

CNN可以通过多层卷积和池化操作，自动学习和提取图像的特征。

一种常用的CNN模型是卷积神经网络（VGGNet），它通过多个卷积层和全连接层的堆叠，实现了对图像的高层次抽象表示。

在构建深度学习模型时，还需要考虑网络结构的设计、参数初始化、正则化等因素。

四、模型训练和优化深度学习模型的训练采用了大规模数据集和反向传播算法。

首先，将数据集划分为训练集和验证集，并对训练集进行多轮迭代的训练。

在训练过程中，通过计算损失函数和梯度下降法来更新模型参数，以最小化预测输出与真实标签之间的差异。

同时，为了防止过拟合现象的发生，可以通过正则化、dropout等技术进行模型优化。

五、建筑图像分类的评估与应用模型训练完成后，需要对其进行评估和测试。

可以通过计算准确率、召回率、精确率等指标来评估模型的性能。

同时，还可以对模型进行可视化分析，以便深入了解模型在不同类别建筑图像上的表现。

基于深度学习的建筑细节识别技术研究

基于深度学习的建筑细节识别技术研究在现代社会，建筑是不可或缺的一部分。

无论是城市中的摩天大楼，还是乡村中的房屋，都需要通过建筑设计和施工来进行建造。

而在这个过程中，细节是至关重要的，因为它们直接影响着建筑的美观和功能。

为了更好地理解建筑细节和提高其质量，基于深度学习的建筑细节识别技术研究已经被广泛应用。

一、深度学习技术现今，深度学习已经成为许多研究领域中的热门话题。

在人工智能和大数据分析方面，深度学习技术可用于模式识别和预测分析的复杂任务。

深度学习依靠神经网络的组合来模拟人类思维，并从数据集中学习越来越准确的模式。

深度学习模型不仅能够在各种纬度上分类，也能够从大量数据中提取有用的信息。

二、建筑细节识别技术建筑细节是建筑物的构成要素之一。

例如，窗户和门的布局方式，墙体和外立面的纹理造型等。

在建筑设计和施工的整个过程中，细节决定了最终的建筑品质。

而基于深度学习的建筑细节识别技术，涉及对建筑外观的数字化分析和分类。

这项技术可以识别建筑细节所采用的材料、造型和颜色，然后进行分析和分类。

此外，它还可以用于监测和评估建筑细节的实效性和可靠性。

三、基于深度学习的建筑细节识别技术的应用基于深度学习的建筑细节识别技术不仅可以提高建筑细节的质量，还可以应用于以下领域：1. 建筑历史研究建筑历史学家可以通过该技术对古建筑的建设情况进行数字记录和分析。

它可以帮助研究人员进行时间序列分析和建筑风格的比较，同时，还可以系统地探索并发掘各种历史文化和风格。

2. 建筑工地管理在现代建筑工地上，这项技术可以用于协助施工工人监督和检查建筑细节的施工进度和质量。

此外，它还可以自动检测质量隐患，并利用机器学习技术实时纠正。

3. 建筑设计和开发通过分析模拟建筑，基于深度学习的建筑细节识别技术可以预测建筑物的外观和实际应用情况。

高质量的建筑细节识别技术不仅可以提高建筑设计的准确性和速度，还可以提前发现和解决问题。

四、基于深度学习的建筑细节识别技术的挑战一方面，基于深度学习的建筑细节识别技术需要大量的数据和算力支持，这对于一些小型的建造项目而言是不可行的。

基于深度学习的建筑物信息提取技术研究

基于深度学习的建筑物信息提取技术研究随着城市化进程的不断加速，城市建筑物的数量日益增多，对建筑物的信息识别与提取需求也越来越迫切。

而基于深度学习的建筑物信息提取技术，可以通过自动学习和自我优化的方式，对建筑物信息进行自动分析、识别和提取，大大提高了识别和提取效率，同时也为未来智慧城市建设提供了有力的技术支撑。

一、深度学习技术在建筑物信息提取中的应用1.1 建筑物信息提取的难点在城市化进程中，建筑物数量不断增加，但建筑物的信息十分复杂，包括建筑物的结构、面积、高度、建筑物类型、建筑物用途等等。

传统的建筑物信息提取技术主要是手工提取，难以应对大规模的建筑物数据，而且经常出现误差和漏洞，无法满足实际需求。

1.2 深度学习技术的优势深度学习技术的出现，为建筑物信息提取技术提供了有力的支撑。

深度学习技术可以通过自动学习和自我优化的方式，识别和提取建筑物信息，大大提高了识别和提取的准确性和效率。

此外，深度学习技术还可以自动提取建筑物特征，区分相似的建筑物类型，比传统的方法更具优势。

1.3 基于深度学习的建筑物信息提取技术基于深度学习的建筑物信息提取技术已经广泛应用于各种场景。

例如，可以基于卷积神经网络（CNN）进行建筑物立面分析，自动检测出建筑物中的窗户、门等信息；也可以基于循环神经网络（RNN）进行建筑物用途识别，自动识别建筑物的商业用途、住宅用途等等。

基于深度学习的建筑物信息提取技术不仅可以提高识别和提取的准确性，还可以大大提高处理效率，使得建筑物信息的自动化处理成为可能。

二、深度学习技术在建筑物信息提取中的应用案例2.1 建筑物贴图建筑物贴图是指将建筑物表面的纹理图案和图像信息贴在建筑物模型上，以提高建筑物可视性和逼真度。

基于深度学习的建筑物贴图技术可以自动学习建筑物表面的纹理信息，将图像信息自动贴在模型上，避免传统方法中需要大量手工操作的问题。

2.2 建筑物用途识别基于深度学习的建筑物用途识别技术可以通过分析建筑物的外观、结构等特征，自动判断建筑物的用途。

机器学习技术如何识别图像中的建筑物

机器学习技术如何识别图像中的建筑物随着现代技术的不断进步，机器学习技术在图像识别领域取得了显著的突破。

其中，机器学习技术在识别图像中的建筑物方面发挥了重要作用。

本文将从机器学习技术在建筑物识别中的应用、识别方式以及其优势和挑战等方面进行探讨。

机器学习技术在建筑物识别方面的应用是非常广泛的。

通过训练模型，机器学习可以准确地选择和分析与建筑物相关的特征，并根据这些特征来判断图像中是否存在建筑物。

这种技术可以应用于各种领域，如地理信息系统、城市规划和旅游导航等。

在地理信息系统中，机器学习可以利用卫星图像或航空图像来快速识别城市的建筑物，从而提供更准确的地理数据。

在城市规划中，机器学习可以帮助分析不同城市的建筑物类型和密度，为规划者提供参考。

在旅游导航方面，机器学习可以根据图像中的建筑物特征，为游客提供准确的导航和推荐。

在识别图像中的建筑物方面，机器学习可以采用多种方式。

其中，最常见的方式是利用深度学习算法，如卷积神经网络(CNN)。

CNN是一种能够对图像进行有效特征提取和分类的神经网络模型。

该模型通常由多个卷积层和全连接层组成。

在建筑物识别中，CNN可以对图像进行分析，提取建筑物的纹理、形状和结构等特征，并将其与训练集中的建筑物进行比较，从而实现识别。

此外，还可以利用支持向量机(SVM)、决策树等机器学习算法进行建筑物的分类和识别。

机器学习技术在建筑物识别方面具有许多优势。

首先，机器学习可以通过大量的数据进行模型训练，从而提高对建筑物的准确识别率。

其次，机器学习可以识别复杂的建筑物特征，包括不同的材料、形状和尺寸等，从而更准确地进行分类。

此外，机器学习可以自动化地完成建筑物识别的任务，节省了人力资源和时间成本。

然而，机器学习在建筑物识别中也面临一些挑战。

首先，建筑物的外观和材质可能因地域差异而有所不同，导致模型在不同地区的适应性不足。

其次，建筑物与其他物体之间的相似性可能导致模型的混淆，降低了准确性。

深度学习在建筑物变化检测中的应用

深度学习在建筑物变化检测中的应用随着城市化的快速发展，建筑物的变化日益频繁，因此对建筑物变化的检测和监测变得越发重要。

传统的建筑物变化检测方法通常依赖于遥感影像的比对和分析，这一过程需要大量的人力和时间，并且往往受限于数据质量和分辨率的限制。

而随着深度学习技术的不断发展，利用深度学习算法进行建筑物变化检测成为一种新的解决方案。

本文将探讨深度学习在建筑物变化检测中的应用，并讨论其优势和未来发展方向。

深度学习是一种基于人工神经网络的机器学习方法，其优势在于可以学习和理解复杂的数据模式，并具有较强的自适应能力。

在建筑物变化检测中，深度学习可以通过对遥感影像进行特征学习和分类，从而实现对建筑物变化的检测和分析。

具体来说，深度学习在建筑物变化检测中的应用主要包括以下几个方面：1. 特征提取：利用深度学习算法对遥感影像进行特征学习，提取建筑物的各种特征信息，包括颜色、纹理、形状等，并通过对比前后影像的特征差异来检测建筑物的变化。

2. 分类识别：利用深度学习算法对建筑物进行分类识别，将建筑物变化与非建筑物变化进行区分，从而实现对建筑物变化的自动检测。

3. 空间关联：利用深度学习算法对建筑物的空间关联进行学习和分析，发现建筑物变化的空间分布规律，从而找出建筑物变化的热点区域。

在建筑物变化检测中，深度学习算法常用的模型包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等，这些模型具有强大的学习和推理能力，可以有效地应用于建筑物变化的检测和分析。

1. 自动化：深度学习算法可以实现对遥感影像的自动化分析和处理，避免了人工比对的繁琐过程，大大提高了建筑物变化检测的效率。

2. 高精度：深度学习算法具有较强的学习和推理能力，可以对建筑物变化的特征进行高效准确的提取和识别，从而获得更精准的变化检测结果。

3. 泛化能力：深度学习算法可以通过大量的训练数据来学习建筑物变化的模式，从而具有较强的泛化能力，可以适用于不同地区和不同时间的建筑物变化检测。

深度学习在建筑物变化检测中的应用

深度学习在建筑物变化检测中的应用建筑物变化检测（Building Change Detection, BCD）是指在两个不同时间段内，通过对同一地区的遥感图像进行比较分析，从而检测出建筑物或城市环境在时间上的变化。

正常情况下，建筑物的变化是因为其功能上的需要或社会经济条件的变化，如新建、拆除、改建、扩建等。

建筑物变化检测在城市生产和城市规划中具有广泛的应用，可以用于评估城市的经济发展和改变城市的规划方案。

传统的建筑物变化检测技术主要基于手工设计的特征提取算法，无法充分利用遥感图像的特性及建筑物变化的规律性，且具有算法复杂度高、计算开销大的缺点。

近些年来，深度学习技术的出现为建筑物变化检测提供了新的解决思路。

深度学习是基于人工神经网络的一种机器学习方法，可用于处理大量的非线性数据，特别擅长于图像识别、语音识别、自然语言处理等领域。

在建筑物变化检测中，深度学习主要应用于两个方面：一是通过卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）提取特征，实现建筑物的自动提取和分割；二是通过监督学习实现建筑物的变化检测。

首先，深度学习通过CNN实现了建筑物的自动提取和分割。

CNN是一种专门设计用于处理图像的神经网络结构，由卷积层、池化层、全连接层组成，可以通过多个卷积层的堆叠提取图像中的特征，从而实现图像分类、分割等任务。

在建筑物变化检测中，卷积神经网络可以利用图像中的像素级别的信息，以无需手动设计特征的方式实现建筑物的自动提取和分类。

例如，研究者们使用CNN对卫星图像中的建筑物和道路进行分割，成功地实现了卫星图像的语义分割和计算机视觉中的建筑物提取。

其次，深度学习通过监督学习实现了建筑物的变化检测。

监督学习是一种机器学习方法，在给定输入和输出样本（例如遥感图像）的情况下，通过学习将输入映射到输出的函数，从而实现对新数据的预测。

建筑物变化检测中的监督学习主要有两种方法：基于图像变换和基于生成对抗网络（Generative Adversarial Network, GAN）。

城市建筑物识别技术的研究与应用

城市建筑物识别技术的研究与应用在现代城市中，高楼大厦拔地而起，作为城市建筑的重要组成部分，其数量如此庞大，种类如此复杂，对于城市规划、市政管理、公安执法等方面都有着重要的意义。

因此，如何高效准确地对城市建筑进行识别与分类，成为了当前谈论的一个热门话题。

城市建筑物识别技术的研究与应用，则是解决这一问题的关键。

一、城市建筑物识别技术的发展历程城市建筑物识别技术的发展可以追溯到上个世纪，当时的研究主要集中在对影像的单一特征分析，如颜色、形状等。

但是，由于城市建筑物的差异性和复杂性，传统的分类方法难以准确地对建筑物进行区分。

因此，在20世纪90年代初，基于遥感影像的三维城市模型开始兴起，这为建筑物的识别和分类提供了更为全面的信息。

而后，随着机器学习、深度学习等相关领域的发展，城市建筑物识别技术的精度和准确性也有了很大的提高。

二、城市建筑物识别技术的研究方向现在，城市建筑物识别技术的研究方向主要有以下几个：1. 基于机器学习和深度学习的分类算法。

在很多场景中，建筑物的规律性和相似性并不高，这使得传统的分类算法难以有效地准确识别建筑物。

深度学习模型的引入，则为解决这一问题提供了可能。

目前，深度卷积网络（CNN）是建筑物识别中最常用的模型之一，该模型通过从大量的数据中学习有关特征的规律，能够更为快速、准确地对建筑物进行分类。

2. 基于高分辨率遥感影像的三维重建。

在高分辨率遥感影像中提取建筑物轮廓、局部特征等信息，是识别和分类建筑物的重要基础。

近年来，3D建模技术的快速发展，使得将遥感数据转化为三维重建成为可能。

这种方法不仅能够准确度高、精度高，而且能够提供更为丰富和全面的建筑物信息，有着广泛的应用价值。

3. 基于卫星数据的识别技术。

近年来，卫星技术的迅速发展，为城市建筑物的识别提供了全新的角度。

卫星数据提供了更广阔的视野，覆盖面积更广，能够准确定位、获得更高分辨率的数据。

基于卫星数据的建筑物识别技术可以将遥感信息与时间轴结合，监测城市建筑物的变化，预测未来的发展趋势，从而更好地辅助城市管理、规划。

基于深度学习的建筑物识别及占用耕地建房自动化监测——以湖南省长沙市X村为例

收稿日期：2022-09-13基金项目：国土资源评价与利用湖南省重点实验室开放课题项目（SYS-ZX-202005）作者简介：石珊（1996-），女，湖南长沙人，硕士，主要从事遥感影像处理及规划创新研究，（电话）156****3216（电子信箱）*******************。

石珊，胡兵，杨丛瑞.基于深度学习的建筑物识别及占用耕地建房自动化监测——以湖南省长沙市X 村为例［J ］.湖北农业科学，2024，63（1）：195-198．土地是一种有限的资源［1］，长期以来，不平衡的土地供需关系造成了成千上万的土地问题，农民乱占耕地建房是中国典型问题之一［2］。

粗放的宅基地管理方式导致耕地被占用现象呈数量多、面积大、形势复杂的趋势［3］。

同时，土地执法监管机制的不成熟、执法力度不够与执法监测刚性不足等问题导致基于深度学习的建筑物识别及占用耕地建房自动化监测——以湖南省长沙市X 村为例石珊1，胡兵1，杨丛瑞2（1.长沙市规划信息服务中心，长沙410006；2.红河州自然资源和规划局，云南红河州661100）摘要：针对农村普遍存在的占用耕地建房现象，基于深度学习和图像分析提出了一种自动化监测方法，通过对高分辨率遥感影像数据的预处理，构建基于卷积神经网络的自动化监测模型，有效判定目标影像中的每个像元格是否占用耕地建房。

以湖南省长沙市X 村为例，横向比较U-Net 、SegNet 、DeepLabV3p 模型的识别能力。

结果表明，当学习率为0.01、批大小为2、迭代次数为100次时，U-Net 模型对建筑物的识别结果最佳；该模型共发现66宗潜在占用耕地建房案例，识别结果准确率高且耗时短；该模型充分运用了现代信息技术及方法，可在一定程度提高土地执法监察的工作效率、节省工作时间及资源。

关键词：深度学习；U-Net 模型；自动化监测；建筑物识别；占用耕地；土地执法；湖南省长沙市中图分类号：P237文献标识码：A文章编号：0439-8114（2024）01-0195-04DOI:10.14088/ki.issn0439-8114.2024.01.035开放科学（资源服务）标识码（OSID ）：Building recognition and automated monitoring of occupying farmland for constructionbased on deep learning ：Taking X Village in Changsha City ，Hunan Province as an exampleSHI Shan 1，HU Bing 1，YANG Cong-rui 2（1.Changsha Urban Planning Information Service Center ，Changsha 410006，China ；2.Natural Resources and Planning Bureau of Honghe ，Honghe Prefecture 661100，Yunnan ，China ）Abstract ：In response to the common phenomenon of occupying farmland for building houses in rural areas ，an automated monitor⁃ing method based on deep learning and image analysis was proposed.By preprocessing high-resolution remote sensing image data ，an automated monitoring model based on convolutional neural networks was constructed to effectively determine whether each pixel cell in the target image occupied farmland for building houses.Taking X Village in Changsha City ，Hunan Province as an example ，horizontally compared the recognition capabilities of U-Net ，SegNet ，and DeepLabV3p models were.The results showed that when the learning rate was 0.01，the batch size was 2，and the number of iterations was 100，the U-Net model had the best recognition resultsfor buildings ；the model found a total of 66cases of potential occupation of farmland for building houses ，with high recognition accura⁃cy and less time consumption ；this model fully utilized modern information technology and methods ，which could improve the efficien⁃cy of land law enforcement and supervision to a certain extent and save work time and resources.Key words ：deep learning ；U-Net model ；automated monitoring ；building recognition ；occupation of farmland ；land enforcement ；Changsha City ，Hunan Province湖北农业科学2024年耕地资源保护工作不到位［4］。

基于深度学习的村镇砖(混)木房屋识别

基于深度学习的村镇砖(混)木房屋识别①潘　健1, 董　翔1, 杨玉永1, 娄世平1, 徐秀杰1, 王　宇21(山东省地震局, 济南 250014)2(山东省国土测绘院, 济南 250100)通讯作者: 潘　健, E-mail: ***************摘　要: 破坏性地震发生后, 相较按照抗震设防标准建设的城市公共设施和居民住宅, 广大无抗震设防的村镇居民自建房屋, 更易发生倒塌甚至完全损毁. 以往地震灾情预评估、地震灾害风险调查、地震重点危险区调研, 依靠专家现场踏勘, 确定不同结构类型建筑物数量及所占比例. 本研究借助深度学习和倾斜摄影技术, 进行砖(混)木结构房屋识别, 郯庐断裂带山东境内砖(混)木房屋影像制作数据集, 训练得到Faster R-CNN 模型, 该区域内砖(混)木房屋识别平均精度为91.868%. 结果表明, 本文方法能够对砖(混)木房屋进行有效检测, 可应用于地震行业开展震前、震后各类现场工作, 提高政府部门应急管理能力.关键词: 深度学习; 倾斜摄影; 房屋识别; Faster R-CNN引用格式: 潘健,董翔,杨玉永,娄世平,徐秀杰,王宇.基于深度学习的村镇砖(混)木房屋识别.计算机系统应用,2020,29(8):261–265. /1003-3254/7416.htmlRecognizing Brick (Concrete) Wood Rural House Based on Deep LearningPAN Jian 1, DONG Xiang 1, YANG Yu-Yong 1, LOU Shi-Ping 1, XU Xiu-Jie 1, WANG Yu 21(Shandong Earthquake Agency, Jinan 250014, China)2(Shandong Institute of Land Surveying and Mapping, Jinan 250100, China)Abstract : After the occurrence of destructive earthquake, compared with various urban public facilities and residential buildings built in accordance with the relatively seismic fortification standards, the vast number of villages and towns without seismic fortification houses are more likely to collapse or even completely damage. In the past, earthquake disaster risk investigation and disaster assessment relied on the field survey of experts to determine the number and proportion of buildings of different structural types. In this study, brick (concrete) wood structure houses are identified by deep learning and photography technology. The Faster R-CNN model is trained for the data set of brick (mixed) wood houses in Shandong Province of Tan Lu fault zone, with an average accuracy of 91.868%. The results show that this method can effectively detect brick (concrete) wood houses, and can be applied to earthquake disaster pre-assessment,earthquake disaster risk investigation, earthquake key-risk area investigation, and other related work.Key words : deep learning; oblique photography; houses recognizing; Faster R-CNN1 引言近年来, 我国“高分”系列和各类商用遥感卫星投入使用, 无人机平台的快速普及, 各类高分辨率航空航天遥感影像数据变得越来越容易获取. 高分辨率航空图像为图像识别提供了足够的结构和纹理信息, 同时也对现有的分割方法提出了新的挑战[1]. 近年来, 深度计算机系统应用 ISSN 1003-3254, CODEN CSAOBNE-mail: ************.cn Computer Systems & Applications,2020,29(8):261−265 [doi: 10.15888/ki.csa.007416] ©中国科学院软件研究所版权所有.Tel: +86-10-62661041① 基金项目: 山东省地震局一般科研项目(YB1903); 山东省防震减灾社会服务能力提升工程(SD135-3)Foundation item: General Sci-Tech Research Program of Shandong Earthquake Agency (YB1903); Social Service Capacity Improvement Project for Earthquake Prevention and Disaster Reduction of Shandong Province (SD135-3)收稿时间: 2019-10-19; 修改时间: 2019-11-20; 采用时间: 2019-11-22; csa 在线出版时间: 2020-07-29学习、卷积神经网络技术作为机器学习的一个热门方向, 被引入到遥感图像处理中, 在遥感领域得到广泛关注. 在高分辨率遥感图像分割研究中取得了显著效果[2,3], 同时也在图像预处理、基于像素的分类、场景理解、目标检测4个领域[4], 推动了遥感技术应用方法的创新.目标检测属于遥感图像处理的一个子类, 但具有特殊的难点与技术复杂度, 深度学习由于其特征提取潜力可以在遥感图像目标检测中发挥重要作用. 遥感图像目标由于背景复杂度高、噪声大、干扰强等的原因, 其目标检测难度, 较客观物体、人体行为等自然图像更大. Chen等[5]提出一种基于卷积神经网络的车辆检测算法, Zhang等[6]、Tang等[7]和YU等[8]分别实现了基于CNN、RCNN、FCN、U-NET等深度学习技术的油罐、舰船和飞机目标检测.有学者Vakalopoulou等[9–11]在深度学习识别建筑物轮廓信息领域开展应用研究, 拓展了深度学习的应用领域, 但以往研究往往局限于城市地区, 数据源多选择正视高分辨遥感影像. 黑盒深度学习和无人机倾斜摄影技术方兴未艾, 两种技术的交叉应用尚处于起步探索阶段, 本文以无人机倾斜摄影图像为数据源, 深度学习技术为主要技术手段, 对村镇砖(混)木房屋进行识别研究.2 图像提取方法2.1 卷积神经网络图像提取基于卷积神经网络CNN技术的目标检测识别、图像分类, 丰富了传统监督分类、非监督分类、面向对象等遥感图像的解译方法, 提高了遥感图像后期分类处理准确率[12]. Girshick等于2014年提出了基于候选框的目标检测分割算法R-CNN[13], 使用选择性搜索策略得到大量目标候选框, 利用卷积网络获取所有区域特征, 然后对所有区域逐一进行分类. 这也造成了因候选区域重叠、冗余图像重复计算, 而引发的算力浪费问题. He等[14]将空间金字塔池化层引入R-CNN,从特征图中提取特征取代了从原图获取特征, 解决了R-CNN重复运算的缺点, 提高了运算效率. Girshick等人在此基础上提出了Fast R-CNN, 每张图像提取特征图只通过一次运算, 再一次提高了算法的效能. 候选区域生成速度缓慢, 依然是Fast R-CNN算法的痛点. 为解决此问题, Ren等[15]又提出了Faster R-CNN, 增加了区域建议网络, 使得全局特征图中的目标可以在各个候选框共享, 现了端到端的训练. 在Faster R-CNN的基础上He等[16]增加了一个进行语义分割的分支得到了Mask R-CNN, 并且将原来的ROI Pooling改为了ROI Align策略, 使得Mask R-CNN可以保持Faster R-CNN 快速的同时, 可以完成包括目标分类、目标检测、语义分割、人体关键动作识别等多种任务, 刷新了COCO 数据集上的记录[16].2.2 Faster R-CNN图像提取本文基于Faster R-CNN模型, 对村镇砖(混)木房屋进行识别提取的详细步骤如下:(1)将砖(混)木房屋训练集图片, 导入训练网络进行训练, 利用特征提取网络提取砖(混)木房屋的特征图像, 得到的特征图像由所有候选区域RPN[17]网络和Fast R-CNN网络二者共享. 较传统Fast R-CNN中Selective Search[18]方法实现了候选框提取, 提高了图像检测精度, 减少了重复训练次数, 节约了计算机硬件资源.(2)候选区域RPN网络中的Softmax分类器, 对特征图像进行二分类, 确定所划分锚点(anchors)属于前景还是背景, 同时利用锚点回归规则, 得到候选框位置.(3) Fast R-CNN结合特征图和候选框信息, 通过多重卷积层和池化层处理, 对图像中候选区域所在部分进行特征提取和学习, 识别前景所属类别, 对候选区域进行识别, 判断其是否为砖(混)木房屋目标, 随即产出检测框所在精确位置.Fast R-CNN依据所制作图片集中训练图片的标注属性, 类似机器学习中的训练样本的标签, 经过迭代训练网络, 网络中的参数趋近最优, 增加目标识别精度.技术流程图, 如图1所示.2.3 RPN网络因RPN网络提取候选框的应用, 使得Faster R-CNN克服了多任务模块串行模式, 模型误差不断收敛,实现了从输入端到输出端的物体检测. 在特征图传入全卷积网络RPN后, 使用3×3的滑窗生成一个n维长度的特征向量, 然后将此特征向量分别传入回归层与分类层. 在分类层中, 使用Softmax分类器对anchors 进行前景或背景的二分判断. 在回归层中, 通过调整锚点边框的中心坐标与长宽, 拟合出候选框位置[19]. 另外,在训练过程中, RPN网络需要使用损失函数分类层损失函数与回归层损失函数.计算机系统应用2020 年第 29 卷第 8 期候选区域网络背景前景创建向量滑动窗口卷积层批量图Softmax 分类器Bbox 回归FastR-CAN 检测网络背景特征框类别Softmax 分类器特征图池化层全连接层特征提取网络Bbox 回归图1 Faster R-CNN 模型结构2.4 特征共享模式RPN 和Fast R-CNN 两个网络相互独立, 单独网络进行训练很难得到最终的收敛结果, 本文采用交替训练的思路对RPN 和Fast R-CNN 两个网络进行训练.首先采用ImageNet 提供的预训练模型对RPN 网络中的卷积层进行参数初始化, 获得砖(混)木房屋图像通用特征, 并生成候选区域框. 其次, 利用RPN 网络输出的特征候选框对Fast R-CNN 进行训练, 得到卷积层实时参数, 反作用于RPN 网络, RPN 训练结束后, 仅更新RPN 中特有网络层参数. 最后固定共享卷积层,并对Fast R-CNN 的全连接层进行细微调整. 通过以上操作, 将RPN 与Fast R-CNN 两个网络统一一致, 相同的卷积层在两个网络中得到共享.3 实验数据与环境3.1 原始数据获取与样本数据集为保证样本集能充分涵盖不同建筑结构、建筑习俗的村镇房屋类型, 最大限度增加深度学习模型泛化性, 采用扩大研究区面积并随机选取的原则. 沿山东境内郯庐断裂带两侧10~20千米, 划定54行5×5千米正方形样本格网, 每行格网随机选取一个格网, 并在其内部随机选取一个村镇. 根据测区环境, 使用飞马F200(原始影像分辨率5456×3632)或大疆精灵(原始影像分辨率5472×3648)无人机进行倾斜摄影航测. 实际航测区域, 如图2所示.潍坊市淄博市临沂市日照市青岛市图例断裂带预选区航拍区图2 倾斜摄影作业区因航测现场存在平原、丘陵、山地多种地形, 及无人机型号、电量等客观条件限制, 原始航片地面采样间隔GSD 不一, 但最大不超过3 cm. 共获取54个村镇驻地的航空遥感影像, 原始影像集共计732 GB.由于无人机倾斜摄影可以从目标正视、左视、后视、后视、俯视5个方向进行拍摄, 故从每个视角各随机选取1100个样本, 组成样本集, 共计5500个样本,如表1所示.表1 样本数据集组成角度训练集测试集正视1000100左视1000100右视1000100后视1000100俯视10001003.2 实验平台本次实验使用的处理器CPU Intel i7-8700K, 显卡GPU NVIDIA GTX1080Ti, 固态硬盘512 GB, 内存32GB. 在开源Caffe (Convolutional architecture for fast feature embedding)深度学习框架[20]上, 采用Python 作为编程语言, 实现本文砖(混)木房屋识别Faster R-CNN 算法.2020 年第 29 卷第 8 期计算机系统应用3.3 实验结果本文从多个视角对砖(混)木房屋目标进行检测,房屋训练集图片的大小统一为200×200, 并且将检测出的房屋用红色框标出, 为了验证该方法检测准确度, 将检测框概率的阈值设置为0.81, 同时避免部分和待检测目标关联度较小的区域参与计算, 图像中低于0.81阈值的目标不被框选. 虽然RPN 网络筛选出的候选区域数量较少, 但若全部候选区域都进行分类判定,容易引起过拟合现象. 本实验中, 检测框上部的蓝色区域即表示房屋的概率大小, 被标注出的房屋目标概率总体高于0.88, 如图3所示.(a) 局部结果-1(b) 局部结果-2图3 砖(混)木房屋识别结果通过实验结果可以看出, 在拍摄不同角度、光照条件、复杂背景等条件下, 绝大多数砖(混)木房屋已被标记识别, 但存在少量的漏检、误标问题发生. 小部分土木、石木结构房屋被标记, 被树木、高大建筑遮挡的房屋不能得到很好的识别.3.4 实验结果精度评价采用平均准确率Ap (Average precision)作为砖(混)木房屋检测的评价指标, 相关计算公式如下:其中, Pre —精确率, Rec —召回率, TP —被正确划分为正样本的数量, FP —被错误划分为正样本的数量,FN —被错误划分为负样本的数量. Ap 平均精度, 平均精度代表模型识别效果, 其值越大效果越好, 反之越差.精确率-召回率曲线, 平均精度是对精确率-召回率曲线进行积分, 曲线的横轴召回率表示分类器对正样本的覆盖能力, 纵轴精确率表示分类器预测正样本的精准度, 结果如表2所示.表2 精度评价结果角度Ap mAp正视93.69291.868左视90.265右视91.896后视92.564俯视90.924综上研究可知, 本文采用的Faster R-CNN 在村镇砖石木房屋识别应用中取得了良好的效果, 在复杂背景目标识别过程中体现了模型较强的鲁棒性. 随着对测试集数据进行, 人为降低目标大小、提高目标遮挡率等操作, 模型识别精度随之降低, 暴露了模型在弱小目标识别、强遮挡等方面的缺陷. 同时, 针对本文所用训练数据集、验证数据集采用Faste R-CNN 进行对比实验, 提升了0.2%左右准确度.4 结论与展望本文虽取得了一定的研究成果, 但在此研究方法的基础上, 可进一步丰富训练样本、改进算法、优化模型参数. 提高倾斜摄影图像建筑物目标分类能力, 实现自动识别多类建筑结构, 达到产出区域性地震灾害风险报告的中长期目标.推动深度学习技术在地震行业应用, 是提升防震减灾能力的有力抓手, 更是新时代防震减灾工作的内在要求. 震前和震后开展的各项现场工作, 离不开房屋结构数据的支持, 本研究可起到减少人力成本, 提供精准辅助决策数据的关键作用.计算机系统应用2020 年第 29 卷第 8 期参考文献Ma Y, Wu HP, Wang LZ, et al . Remote sensing big datacomputing: Challenges and opportunities. Future Generation Computer Systems, 2015, 51: 47–60. [doi: 10.1016/j.future.2014.10.029]1Krizhevsky A, Sutskever I, Hinton GE. ImageNetclassification with deep convolutional neural networks.Proceedings of the 25th International Conference on Neural Information Processing Systems. Lake Tahoe, NV, USA. 2012.1097–1105.2Wang HZ, Wang Y, Zhang Q, et al . Gated convolutionalneural network for semantic segmentation in high-resolution images. Remote Sensing, 2017, 9(5): 446. [doi: 10.3390/rs9050446]3Zhang LP, Zhang LF, Du B. Deep learning for remotesensing data: A technical tutorial on the state of the art. IEEE Geoscience and Remote Sensing Magazine, 2016, 4(2):22–40. [doi: 10.1109/MGRS.2016.2540798]4Chen XY, Xiang SM, Liu CL, et al . Vehicle detection insatellite images by hybrid deep convolutional neural networks. IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters,2014, 11(10): 1797–1801. [doi: 10.1109/LGRS.2014.2309695]5Zhang L, Shi ZW, Wu J. A hierarchical oil tank detector withdeep surrounding features for high-resolution optical satellite imagery. IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing, 2015, 8(10): 4895–4909.[doi: 10.1109/JSTARS.2015.2467377]6Tang JX, Deng CW, Huang GB, et al . Compressed-domainship detection on spaceborne optical image using deep neural network and extreme learning machine. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 2015, 53(3):1174–1185. [doi: 10.1109/TGRS.2014.2335751]7Yu YT, Guan HY, Zai DW, et al . Rotation-and-scale-invariant airplane detection in high-resolution satellite images based on deep-Hough-forests. ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, 2016, 112: 50–64.[doi: 10.1016/j.isprsjprs.2015.04.014]8Vakalopoulou M, Karantzalos K, Komodakis N, et al .Building detection in very high resolution multispectral data with deep learning features. Proceedings of 2015 IEEE9International Geoscience and Remote Sensing an, Italy. 2015.1873–1876.眭海刚, 刘超贤, 黄立洪, 等. 遥感技术在震后建筑物损毁检测中的应用. 武汉大学学报·信息科学版, 2019, 44(7):1008–1019.10范荣双, 陈洋, 徐启恒, 等基于深度学习的高分辨率遥感影像建筑物提取方法. 测绘学报, 2019, 48(1): 34–41.11张兵. 遥感大数据时代与智能信息提取. 武汉大学学报•信息科学版, 2018, 43(12): 1861–1871.12Oneata D, Revaud J, Verbeek J, et al . Spatio-temporal objectdetection proposals. Proceedings of 13th European Conference on Computer Vision. Zurich, Switzerland. 2014.737–752.13He KM, Zhang XY, Ren SQ, et al . Spatial pyramid poolingin deep convolutional networks for visual recognition. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence,2015, 37(9): 1904–1916. [doi: 10.1109/TPAMI.2015.2389824]14Ren SQ, He KM, Girshick R, et al . Faster R-CNN: Towardsreal-time object detection with region proposal networks.IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 2017, 39(6): 1137–1149. [doi: 10.1109/TPAMI.2016.2577031]15He KM, Gkioxari G, Dollár P, et al . Mask R-CNN. IEEETransactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence,2020, 42(2): 386–397. [doi: 10.1109/TPAMI.2018.2844175]16Felzenszwalb PF, Girshick RB, McAllester D, et al . Objectdetection with discriminatively trained part-based models.IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 2010, 32(9): 1627–1645. [doi: 10.1109/TPAMI.2009.167]17Uijlings JRR, Van De Sande KEA, Gevers T, et al . Selectivesearch for object recognition. International Journal of Computer Vision, 2013, 104(2): 154–171. [doi: 10.1007/s11263-013-0620-5]18孙哲, 张春龙, 葛鲁镇, 等. 基于Faster R-CNN 的田间西兰花幼苗图像检测方法. 农业机械学报, 2019, 50(7): 216–221. [doi: 10.6041/j.issn.1000-1298.2019.07.023]19Jia YQ, Shelhamer E, Donahue J, et al . Caffe: Convolutionalarchitecture for fast feature embedding. Proceedings of the 22nd ACM International Conference on Multimedia. New York, NY, USA. 2014. 675–678.202020 年第 29 卷第 8 期计算机系统应用。

基于深度学习的建筑物识别

第36卷第4期Vol.36　No.4 重庆工商大学学报(自然科学版)J Chongqing Technol &Business Univ(Nat Sci Ed)　2019年8月Aug.2019doi:10.16055/j.issn.1672-058X.2019.0004.003基于深度学习的建筑物识别∗邓　瑞,林金朝,杨宏志(重庆邮电大学通信与信息工程学院,重庆400065 ) 收稿日期:2019-01-16;修回日期:2019-02-22.∗基金项目:国家自然科学基金(61301124,61471075,61671091);重庆科委自然科学基金(CSTC2016JCYJA0347);重庆高校创新团队建设计划(智慧医疗系统与核心技术).作者简介:邓瑞(1994—),男,四川自贡人,硕士研究生,从事深度学习,模式识别方面的研究.摘　要:针对随着城市化的快速发展,城市与城市间的辨识度越来越弱,城市地标的概念越来越热门这一现象,提出了一种基于深度学习的建筑物识别方法;使用改进的Faster R-CNN 算法作为训练模型,首先,将需要识别的图片输入深度神经网络,提取出特征框图;然后,模型通过区域建议网络预测目标建筑物所在位置的区域建议,并将这些区域建议映射到特征框图上,RoI Pooling 层将这些区域建议转换成固定大小的特征框图;最后使用非极大值抑制从预测边界框中移除相似的结果,得到预测边界框以及边框中目标建筑物的类别和概率;实验结果表明:在训练数据集充足的条件下,使用此方法对地标建筑物的识别率能达到90.8%,通过与其他模型比较分析,该模型具有较好的识别效果。

关键词:深度学习;建筑物识别;城市化中图分类号:TP391.1 文献标志码:A 文章编号:1672-058X (2019)04-0017-060　引　言城市化的快速发展给城市带来了两方面互相矛盾的结果:城市数量猛增,城市规模膨胀,城市功能庞杂,城市个体之间的区别越来越模糊,城市越来越趋同、越来越难以辨认;城市竞争加剧,城市识别与城市营销变得越来越重要,即城市比以往更需要“抢眼”,更需要相互区别,城市日益呼唤个性。

基于深度学习的岸线侵占建筑物识别提取

基于深度学习的岸线侵占建筑物识别提取摘要：河湖岸线侵占是河湖水域岸线管理的重要问题之一，为河湖生态和防洪等安全带来了严重威胁。

本文基于卫星遥感数据，通过引入Vgg16深度神经网络，提高了传统U-Net网络在收缩路径上的特征提取能力。

研究结果表明，改进的Vgg16 U-Net深度神经网络能够较好的实现建筑物的智能识别，通过叠加河湖管理范围空间矢量进行分析，可实现侵占河湖岸线建筑物的智能提取，有效提高河湖岸线的监管效率和质量。

关键词：河湖岸线；遥感识别；深度学习1引言河湖岸线具有可开发的土地利用属性，同时具有行（蓄）洪、调节水流和维护河道（湖泊）健康的自然与生态环境功能属性，河湖岸线资源的保护与开发利用对经济社会可持续发展、维护生态系统良性循环以及保护河湖健康具有十分重要的作用[1]。

然而，随着经济社会的不断发展和城市化进程的加快, 岸线开发利用的需求日益增长，在此形势下，不合理的岸线资源利用愈演愈烈[5-6]，特别是长江中下游等经济发展较为迅速的地区，违规侵占河湖岸线来建设房屋、廊桥等构筑物的现象较为普遍，为河湖生态安全、防洪安全等带来了严重威胁。

近年来，遥感技术在水利方面的应用优势逐渐凸显，由于遥感影像具有覆盖范围广、时效性强的特点，将高分辨率遥感技术应用于河湖岸线违规建筑物的监管，将有力提升对侵占河湖岸线现象的监管效率，降低人力损耗，助力河湖长制工作的顺利推进[6]。

但由于卫星遥感影像存在数据量大、目标分布不均衡、色彩对比度低等问题，给违规建筑物的自动识别与提取带来了巨大挑战。

随着深度学习遥感算法研究的不断深入，基于深度学习方法的河湖岸线违规建筑物的自动识别与提取成为可能[2-3]，一大批以深度学习理论为基础的建筑物提取与识别方法相继被提出[7-9]，但在岸线侵占建筑物识别与提取方面的研究还不多。

为此，本文将Vgg16深度神经网络与全卷积神经网络U-Net相融合，并结合河湖岸线管理范围划定成果，开展岸线侵占建筑物的智能识别与提取方法研究，以实现对河湖岸线违规建筑物的智慧监管。

基于深度学习的像识别与处理技术研究毕业论文

基于深度学习的像识别与处理技术研究毕业论文基于深度学习的物体识别与处理技术研究摘要：深度学习是近年来在人工智能领域取得重要突破的一种方法。

本论文旨在通过研究基于深度学习的物体识别与处理技术，来提高计算机对图像和视频中物体的识别和处理能力。

本论文首先介绍了深度学习的基本原理和发展历程，接着重点探讨了基于深度学习的物体识别与处理技术的研究现状和存在的问题，然后详细阐述了基于深度学习的物体识别与处理技术的关键技术和方法，最后通过实验验证了该技术在物体识别和处理方面的应用效果。

关键词：深度学习，物体识别，物体处理，神经网络引言：随着数字技术的快速发展，图像和视频在我们的日常生活中越来越普遍，而如何高效准确地识别和处理这些图像和视频中的物体已经成为一个热门的研究领域。

传统的图像处理方法往往需要手动提取特征和设计分类器，由于特征提取的困难和分类器的不够精确，这些方法往往无法取得令人满意的结果。

而深度学习作为一种基于神经网络的方法，能够自动地从数据中学习特征并进行分类，因此被广泛应用于图像和视频的物体识别与处理中。

一、深度学习的基本原理和发展历程深度学习是一种机器学习的方法，通过构建多层神经网络，模拟人脑神经元的工作原理，从而实现对数据的学习和识别。

深度学习的发展经历了多个阶段，从最早的单层感知器到如今的多层卷积神经网络和循环神经网络，深度学习逐渐取得了显著的突破和进展，成为当前人工智能领域最热门的研究方向之一。

二、基于深度学习的物体识别与处理技术的研究现状和问题基于深度学习的物体识别与处理技术已经取得了很多重要进展，例如在图像分类、目标检测、语义分割等方面。

然而，目前这些技术还面临一些问题，如样本不均衡、模型复杂、计算资源消耗大等。

因此，如何进一步提高基于深度学习的物体识别与处理技术的性能和效率仍然是一个重要的研究方向。

三、基于深度学习的物体识别与处理技术的关键技术和方法为了解决上述问题，研究人员提出了一系列基于深度学习的物体识别与处理技术的关键技术和方法。

建筑物图像识别

建筑物图像识别建筑物图像识别，是指利用计算机视觉技术对建筑物图像进行自动识别和分类。

该技术可应用于智能交通、城市规划、安防监控、地图制作等领域。

本文将探讨建筑物图像识别的基本原理、技术路线以及应用与挑战。

基本原理建筑物图像识别的基本原理是利用计算机视觉技术，将建筑物图像转换为数字信息，然后对数字信息进行分析和分类。

具体而言，建筑物图像识别包括以下基本步骤：图像预处理建筑物图像预处理包括图像归一化、尺度变换、去噪和边缘检测等步骤，旨在提高图像质量和识别精度。

特征提取建筑物图像的特征提取是识别和分类的关键。

常用的特征包括颜色、纹理、形状和结构等。

通过对图像特征进行提取和描述，可以形成特征向量。

分类决策建筑物图像分类决策可采用机器学习方法，如支持向量机、随机森林和神经网络等。

通过对特征向量进行训练和测试，可以达到对建筑物图像识别和分类的目的。

技术路线建筑物图像识别的技术路线包括以下三个层次：基于人工经验的方法该方法是利用人类对建筑物的认知和经验，设计特征描述符和分类规则。

该方法主要适用于特定的建筑物、场景和任务。

基于计算机视觉的方法该方法是利用计算机视觉技术，对图像进行预处理、特征提取和分类决策。

该方法适用于不同类型的建筑物、不同场景和不同任务。

基于深度学习的方法该方法是利用深度学习技术，对建筑物图像进行自动学习和分类。

该方法在性能和效果方面具有一定优势，但需要大量标注数据和高性能计算平台的支持。

应用与挑战建筑物图像识别具有广泛的应用前景，可应用于智能交通、城市规划、安防监控、地图制作等领域。

建筑物图像识别的挑战主要包括以下几个方面：多样性建筑物图像在颜色、纹理、形状和结构等方面具有多样性，需要针对不同类型的建筑物进行分类和识别。

大规模性建筑物图像数量庞大，需要高效的算法和大数据平台支持。

多视角性建筑物图像在不同位置、不同角度和不同光照下具有变化，需要考虑多视角建筑物识别问题。

实时性建筑物图像识别需要满足实时性，对算法性能和计算资源等方面提出了挑战。