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题名彩钢瓦类建筑检测与定位方法研究
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作者
金楠
伍永靖邦
施钟淇
岳清瑞
郑则行
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机构
深圳市城市公共安全技术研究院有限公司
城市安全风险监测预警应急管理部重点实验室
城市安全发展科技研究院(深圳)
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出处
《工业建筑》
2024年第2期58-64,共7页
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基金
深圳市科技计划资助项目(ZDSYS20210929115800001)。
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文摘
违章建筑的检测和定位问题一直是城市管理的挑战,彩钢瓦类建筑是界定是否属于违建建筑的重点关注对象之一。现有研究都集中于如何检测彩钢瓦类建筑,而缺少此类建筑的具体街道定位。为了解决上述问题,提出一种将违建检测与定位相结合的框架,并以无人机拍摄的可见光图像作为数据集,在深圳市某街道区域进行了实证研究。首先使用无人机对检测区域进行图像数据采集,然后通过DINO进行彩钢瓦类建筑的检测,获取彩钢瓦类建筑边界框的中心点。经坐标系转换,获取彩钢瓦类建筑的经纬度,并使用Aruco码对定位精度进行验证,最后通过地图引擎的接口将经纬度与街道信息相关联。检测结果表明,DINO在彩钢瓦类建筑检测方面表现良好,检测精度达90%。定位试验结果表明,在无人机距待测物高度30 m内时,定位精度可以控制在1 m以内,但无人机距待测物高度的增加会导致定位精度下降。提出并验证了一种有效的彩钢瓦类建筑检测与定位框架,该方法不仅具有较高的检测精度,还可确定其具体街道定位,有助于更精准和高效的城市管理。
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关键词
违建检测
无人机定位
深度学习
遥感
城市更新
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Keywords
illegal building detection
drone positioning
deep learning
remote sensing
urban renewal
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分类号
TU746
[建筑科学—建筑技术科学]
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