基于DeeplabV3+的建筑垃圾堆放点识别

作者:刘小玉; 刘扬; 杜明义; 张敏; 贾竞珏; 杨恒
来源:测绘通报, 2022, (04): 16-43.
DOI:10.13474/j.cnki.11-2246.2022.0103

摘要

针对遥感影像中建筑垃圾非法堆放,难以快速、准确、有效地识别建筑垃圾堆放的位置、类型、面积和体量等动态信息的问题。本文基于卷积神经网络模型,对多光谱遥感影像和全色遥感影像进行NNDiffuse算法融合处理,以提高图像分辨精度,并深入分析遥感影像中建筑垃圾堆放点的特征信息,采用DeeplabV3+网络模型,采用编码器将目标所需的浅层特征和高层语义特征相结合,从图像样本数据平衡的角度,调整样本权重系数,进一步提高识别精度。试验结果表明,使用DeeplabV3+网络对建筑垃圾堆放点的识别精度达82%,有利于实现建筑垃圾动态监测与管理。

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