基于深度学习的土地违法施工场景监测研究

丁乐乐; 王珍; 刘艳飞; 孟凡效

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基于深度学习的土地违法施工场景监测研究

3S技术应用 | 更新时间：2025-11-25

- 基于深度学习的土地违法施工场景监测研究
- 基于深度学习的土地违法施工场景监测研究
- 地理空间信息 2023年21卷第4期页码：72-74
- 作者机构：
  
  天津市勘察设计院集团有限公司
- 作者简介：
- 基金信息：
  
  天津市重点研发计划科技支撑重点项目（18YFZCSF00620）;天津市重点研发计划院市合作项目（18YFYSZC00120）
- DOI：
  中图分类号： TP18;TU60;TP391.41
- 纸质出版：2023
- 稿件说明：
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丁乐乐, 王珍, 刘艳飞, 等. 基于深度学习的土地违法施工场景监测研究[J]. 地理空间信息, 2023,21(4):72-74.

丁乐乐, 王珍, 刘艳飞, et al. 基于深度学习的土地违法施工场景监测研究[J]. 2023, 21(4): 72-74.
丁乐乐, 王珍, 刘艳飞, 等. 基于深度学习的土地违法施工场景监测研究[J]. 地理空间信息, 2023,21(4):72-74. DOI：

丁乐乐, 王珍, 刘艳飞, et al. 基于深度学习的土地违法施工场景监测研究[J]. 2023, 21(4): 72-74. DOI：

摘要

土地利用保护是国土资源管理的一项重要职能，高点视频影像为土地利用保护提供了一种实时全天候的监测手段。为实现基于视频影像的自然资源疑似违法建设自动化监测和预警，将违法建设、违法施工等监测转化为建筑施工机械等内容的检测，提出了一种基于深度学习的土地违法施工检测方法。首先利用视频监控影像对施工机械进行样本训练，然后基于深度学习目标检测方法YOLOv3实现建筑施工机械检测，进而实现疑似违法建设预警。实验证明，该方法可从视频影像中自动化检测出施工机械，且可靠性较高，可为全天候耕地疑似违法施工预警提供技术支撑。

Abstract

关键词

Keywords

references

耿欣,雷丽珍,花卉,胡睿飏,杨钰灵.基于深度学习方法的耕地违建自动提取[J].地理空间信息,2022(03).

吴志锋,郑宇恒,李双琴,孙啸,张涛,沈忱,邹妍.基于卫星遥感的输油管廊沿线的地物识别研究[J].地理空间信息,2022(02).

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耿欣,雷丽珍,花卉,胡睿飏,杨钰灵.基于深度学习方法的耕地违建自动提取[J].地理空间信息,2022(03).

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