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AI+遙感 | 城市井蓋普查新思路

2022-05-07 19:40 作者:中科北緯  | 我要投稿


應(yīng)用背景?


住房和城鄉(xiāng)建設(shè)部等六個部門在2021年的《關(guān)于加強窨井蓋安全管理的指導(dǎo)意見》中提出要在2023年完成窨井蓋的普查工作,但隨著城市化逐漸加快,井蓋數(shù)量愈加龐大,種類更加多樣化,同時井蓋的分布相對比較分散,傳統(tǒng)的人工逐個巡查記錄的普查方式需要投入大量的人力物力,整個普查過程耗時長、效率低。


在面對此類耗費人工的工作時,AI又可以大顯身手了,下面來看看天樞遙感智能視覺平臺是如何與無人機遙感數(shù)據(jù)結(jié)合,實現(xiàn)井蓋自動化提取的吧。


數(shù)據(jù)情況?


在本次模型訓(xùn)練中選取了兩片城區(qū)的0.05m正射影像,通過對已有的井蓋數(shù)據(jù)庫進行人工篩查,確保樣本的準(zhǔn)確性,同時查看有無遺漏圖斑,并從篩查過的樣本中挑選一部分作為測試集,剩余樣本作為訓(xùn)練集進行模型訓(xùn)練。


上傳數(shù)據(jù)


將訓(xùn)練、驗證用的無人機影像上傳至天樞平臺數(shù)據(jù)中心中


建立數(shù)據(jù)集


在數(shù)據(jù)集中新建井蓋訓(xùn)練數(shù)據(jù)集,將影像從數(shù)據(jù)中心添加到新建的數(shù)據(jù)集內(nèi)


加載井蓋標(biāo)注


在平臺樣本標(biāo)注界面點擊加載本地標(biāo)注,將井蓋標(biāo)注上傳至天樞平臺,點擊保存。


模型訓(xùn)練


選擇天樞平臺中的模型訓(xùn)練地物分割算法模塊,設(shè)置訓(xùn)練參數(shù),提交任務(wù)。


模型效果測試


將訓(xùn)練完成的模型進行發(fā)布,然后在遙感解譯功能中提交地物分割解譯任務(wù),利用劃分出的測試集對模型效果進行評估。


結(jié)果統(tǒng)計


作業(yè)效率統(tǒng)計

此次模型訓(xùn)練輪數(shù)設(shè)置為30輪,增加模型訓(xùn)練輪回會增加模型訓(xùn)練所用時間,作業(yè)時長如下:


精度統(tǒng)計

下載shp成果,在ArcGIS中統(tǒng)計真值(人工標(biāo)注)及平臺解譯的圖斑面積。使用相交工具,計算平臺提取圖斑與真值圖斑相交的個數(shù),計算提交數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確率和召回率,結(jié)果統(tǒng)計如下:


成果展示


○ 井蓋檢出準(zhǔn)確率極高(紅色圖斑為人工標(biāo)注真值,藍色圖斑為平臺解譯結(jié)果)


○?誤檢情況


改進空間


1.?本次測試所用井蓋樣本圖斑共計3774個,后續(xù)可繼續(xù)增加樣本量,優(yōu)化樣本質(zhì)量,進而提高模型召回率;


2.?明確井蓋標(biāo)注規(guī)則,避免人工標(biāo)注時主觀上對于井蓋的判讀,要根據(jù)實際影響特征進行標(biāo)注;


總結(jié)


在本次測試中,在無人機航攝高清影像的加持下,單人進行井蓋樣本標(biāo)注工作,基于天樞遙感智能平臺的自訓(xùn)練能力,可實現(xiàn)井蓋空間范圍的自動提取,解決人工判讀效率低等問題,減少外業(yè)核查工作量,是一套成熟、完備的窨井蓋普查作業(yè)方案。





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