[發明專利]一種城市違章建筑分割檢測方法

有效

• 申請號: 202210964252.0
• 申請日: 2022-08-12
• 公開（公告）號: CN115049935B
• 公開（公告）日: 2022-11-11
• 發明（設計）人: 劉寒松;王國強;王永;劉瑞;翟貴乾;譚連勝
• 申請（專利權）人: 松立控股集團股份有限公司
• 主分類號: G06V20/10
• 分類號: G06V20/10;G06V10/44;G06V10/26;G06F16/51
• 代理公司: 青島高曉專利事務所(普通合伙) 37104
• 代理人: 黃曉敏

本發明屬于違章建筑檢測技術領域，涉及一種城市違章建筑分割檢測方法，通過從粗到精的多階段處理方法，將違章建筑分割出來，實現違章建筑的精細化檢測和分割，并通過無人機航拍違規建筑，能夠以全景的方式展示，直觀反應違建的位置和外形，相對于衛星拍攝更加準確，克服了衛星拍攝違建時雨雪大霧天氣拍攝受限的問題，減少了人工拍攝的成本，以低成本實現違章建筑的分割和檢測。

技術領域

本發明屬于違章建筑檢測技術領域，涉及一種城市違章建筑分割檢測方法，特別是一種基于360度全景無人機航拍視頻的城市違章建筑分割檢測方法。

背景技術

隨著經濟的發展和社會的進步，外來人口不斷涌入城市，使得城市的管理變得越來越復雜，尤其是城市中的違章建筑需要時刻關注，因為有非常多的安全問題是由于違章建筑導致的，甚至出現過非常多的違章建筑導致的房屋大面積倒塌，給人民的生命和財產安全造成隱患。

目前城市的違章建筑主要基于高分辨率的遙感影像，但是這種方式需要非常高的分辨率，且受到天氣和遮擋的影響，甚至只能依靠人工統計和拍照才能及時發現，造成非常大的人力物力財力的消耗。

無人機應用發展非常迅速，尤其是無人機航拍，拍攝的照片清晰且能夠實現360度全景拍攝，能夠克服復雜條件下的拍攝問題，且無人機機動性好，即使隱蔽性非常強的違章建筑也能及時發現，目前無人機已經應用在各行各業；深度學習技術不斷被應用到各行各業中，因為其強大的數據擬合能力，能夠迅速提升預測和檢測性能，目前發展非常迅速，其對傳統行業具有顛覆性的改進，現有基于深度學習的深度學習算法往往基于邊緣，不能充分挖掘深度學習特征的內部蘊含的尺度級特征，甚至對于語義信息的利用也很少涉及，而且傳統無人機拍攝方法為基于2D相機，但是2D相機拍攝為單一角度，需要手工對齊，存在非常大的盲區，且僅僅為單一角度，無法直觀的觀察違規建筑的外形。

發明內容

本發明的目的在于克服現有技術存在的缺點，設計提供一種基于360度全景無人機航拍視頻的城市違章建筑分割檢測方法，通過從粗到精的多階段處理方法，將違章建筑分割出來，且能夠實現違章建筑的精細化檢測和分割。

為實現上述目的，本發明實現城市違章建筑分割檢測的過程具體包括如下步驟：

步驟一、構建城市違章建筑數據集：采集基于360度全景無人機航拍視頻的城市違章建筑視頻數據，組建360度全景無人機航拍視頻數據集，視頻拍攝幀數為20幀/秒，每段視頻包含10秒長度；

步驟二、轉化魚眼圖片為等距投影（ERP）圖片：將無人機拍攝的魚眼視頻截取為魚眼圖片，通過歸一化函數將魚眼的坐標歸一化，將魚眼圖片轉化為等距投影圖片；

步驟三、基于等距投影圖片的違章建筑粗標注：根據步驟二得到的等距投影圖片，采用每間隔10幀標記一幀的方式標注違章建筑數據集，再采用labelImage軟件對志愿者進行標注，標注的志愿者為經過違建培訓后的志愿者，總共包含N’=10個標注的志愿者，數據集標注過程采用交叉標注的方式，每張違建標注數據集被隨機發放給N’個志愿者，每個志愿者M次，1M4，得到ERP粗標注數據；

步驟四、設計違章建筑檢測網絡：采用粗定位網絡和精細化定位網路相結合的雙階段方式構建違章檢測網絡，將步驟三得到的ERP粗標注數據輸入粗定位網絡，在輸出的檢測結果基礎上，對相鄰幀外圍邊界框采用幀間平滑的方式引入相鄰幀的時序信息，得到違建區域外圍邊界框BB；

步驟五、基于ERP違章建筑檢測結果逆投影：采用基于中心點的違建逆投影，將違建區域外圍邊界框BB的中心點進行逆投影，以球面的形式投影到未失真的360球上得到違建中心點坐標()；

步驟六、區域大小自適應投影范圍生成：根據步驟五得到的違建中心點坐標()，生采用區域大小自適應的方式生成投影范圍（p,q）；