南浔区私搭乱建遥感监测识别数据

用于实现对南浔区私搭乱建遥感监测中问题点位的高效精准识别，主要识别内容为四边三化中的私搭乱建。算法通过问题点位在影像中的相对位置，自动计算出现问题的实地坐标，便于确定需要进行实地处理的位置。并且自动识别点位问题类型，精准发现建筑物新增与翻建。为后续的人员管理与问题派发提供方便，有利于网格员及时掌握自己管理区域的情况。解决了网格员在传统人工巡查中难以发现问题，容易忽略问题，巡查范围太大，隐蔽地段、偏远地区与恶劣环境中不易巡查等问题。将系统识别出的问题点位派发给网格员，使网格员有依据、有目标的实地确认，极大的提高了发现问题的效率，节约人员时间与人工成本，避免网格员出现无效的巡查。基于无人机航拍采集的私搭乱建遥感影像数据，通过YOLO算法进行实时目标检测。首先将单元神经网络应用于2025年3月的遥感影像，将图像分割成19x19的单元格，每个单元神经网络负责预测K个单元格。预测每个区域的概率，所有单元格上具有最大概率的类被选择并分配给特定的网格单元，生成预测点坐标（x，y），坐标系为CGCS2000，坐标为东经、北纬。
在预测类概率后，进行NMS运算，来消除不必要的锚点。算法识别下一个最高类别概率的边界框，并进行相同的运算过程，直到剩下所有不同的边界框。算法输出所需的要素，并显示各个类的边界框的细节。
抽取部分样本进行识别准确度验证，小于0.6视为识别错误，显示为FALSE；一般样本的识别准确度在0.8至1之间，大于等于0.6视为识别正确，显示为TRUE。通过判断结果正确或错误来纳入或排除数据，将识别正确的点位判定为私搭乱建类别。最后将纳入的点位坐标、问题类型等信息自动上传至私搭乱建智能监管平台，获得南浔区私搭乱建遥感监测识别数据。

搜集汇总

背景与挑战

背景概述

该数据集包含508条南浔区私搭乱建遥感监测识别数据，每季度更新，采用xlsx格式，通过YOLO算法对无人机航拍影像进行目标检测，自动识别问题点位的坐标、类型和准确度，用于高效精准监测和网格化管理，提升巡查效率并节约人工成本。