基于TDD-LTE的手持违章建筑检测执法系统及终端设计

违章建筑是指违反我国城乡规划法等法律及法规,违建人没有获得审批与许可而建设形成的建筑。本文探讨了基于TDD-LTE的手持违章建筑检测执法系统及终端设计,提出了总体设计方案和详细设计方案,并对下一步工作提出了展望,它适用于城市规划建设管理部门执法之用,便于对违章建筑、擅自搭建实现"四快",即快速发现、快速定位、快速确认、快速执法。

基于YOLOv5的违章建筑检测方法

针对无人机图像中违章建筑多为小目标且存在部分遮挡目标导致的检测速率慢、误检率高的问题,提出一种基于YOLOv5网络的违章建筑检测方法。在原来的批量标准化模块开始和结束处分别添加中心和缩放校准增强有效特征并形成更稳定的特征分布,加强网络模型的特征提取能力。用平滑处理后的KL(Kullback-Leibler)散度损失函数替换原损失函数置信度中的交叉熵,进一步提高模型的泛化性能。对YOLOv5的主干特征提取网络进行改进,将残差模块替换为LSandGlass模块减少信息损失并剔除低分辨率的特征层以减少语义丢失。实验结果表明,与原版的YOLOv5相比,改进后模型的训练更容易使得网络收敛,检测违章建筑的速度有了较大提升,同时提高了检测的精确度。

基于无人机图像比对的违章建筑检测方法

针对当前违章建筑图像识别和图像变化检测中存在的误检、漏检等问题,提出了一套基于无人机图像比对的违章建筑检测方法,创新性地采用YCrCb颜色空间三分量分别进行差分运算和阈值化处理,结合图像分类算法排除非施工活动引起的图像变化,通过结构相似性检测,对新旧时相变化区域相似度进行评估,识别出在建违章建筑引起的图像变化区域.与目前主流的基于无人机图像的非单一类型违章建筑物检测方法相比,4032×3024分辨率图像的检测时间缩短40.9%至4.08 s,正确率提高15.3%达到86.3%且无漏检测.结果表明,本方法可有效、快速识别在建违章建筑区域,有利于城市管理人员及时发现并处理这些违章行为,从而提高城市管理的效率和响应速度.