我國執(zhí)行最嚴格的土地管理制度,及早發(fā)現(xiàn)和及時查處土地違法占用對于保障國家糧食安全、維護社會安定至關重要。針對我國城市違章建筑物監(jiān)管智能化程度低的現(xiàn)實問題,本文致力于研究基于定點監(jiān)控新舊時相對比的城市違章建筑物自動識別關鍵技術,主要研究內容如下:（1）研究了一種融合Hu矩和相似性度量的抗干擾變化檢測算法。通過分析違章建筑物在新舊時相中紋理各向異性的特征,采用形狀算子變化去除干擾并提取違章建筑物紋理信息確立了聯(lián)合OTSU的變化閾值,并建立了融合Hu矩和標準化差值平方和匹配進行紋理信息匹配的差異性評價檢測方法。實驗表明,該變化檢測算法具有高魯棒性,可有效減少光照因素對變化檢測的干擾,且正確率達到了96.1%。（2）研究了一種結合深度學習和多特征違章建筑物自動識別算法。通過違章建筑物的輪廓拓撲特征、顏色信息、空間約束關系及其形成的消失點坐標分布特征進行檢測,結合深度學習框架下的車輛檢測消除常見干擾因素。并設計了實驗來評估算法,實驗結果表明該算法對多類型違章建筑物識別的召回率達到98.5%,精確率達到了95.1%。（3）提出了一種融合預置點布設與單目測距的城市違章建筑物定位算法。針對定點CCD相... 

【文章來源】：東南大學江蘇省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：106 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

某土地違章監(jiān)控中心

攝像頭整體圖

新舊時相采樣對比圖

【參考文獻】：
期刊論文
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碩士論文
[1]融合位置與視頻信息的可疑用地發(fā)現(xiàn)技術研究[D]. 任陽.東南大學 2017



本文編號：3487015