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成果发布DZXX0067]基于卷积神经网络的违章建筑自动识别系统

日期:2025-03-07 浏览: 

  技术特点:本系统采用深度学习的技术,通过采集违章建筑样本,进行标注、训练,实现一个高精度的违章建筑识别模型;通过自然资源与规划部门的视频摄像头定期采集照片(每日两次,每次 8 张照片),实现 360 度覆盖。在此基础上,采用违章建筑识别模型对采集的照片进行识别,自动判别出疑似违章建筑,以声音进行报警及相关摄像头的信息,提示管理人员注意,并调用摄像头进行人工审查。技术指标:违章建筑识别模型的识别精度高,识别率≥75%;应用范围:国土资源领域;市场前景:该技术通过实践检验,具有良好的市场前景。效益分析:该技术已经应用于日常工作,节约大量的人力与物力。

  (成果实施对原材料、设备、厂房、动力、土地、人力资源、环保、周边环境等方面的要求)

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