【摘 要】
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近年来,我国城市过度发展、违法用地、违章建筑等问题日益突出,迫切需要开展建筑物高效准确分割的技术研究。针对目前自然资源监测中建筑物分割大都基于遥感影像存在的手段单一、时效性低和依靠传统人工目视解译实现建筑物的分割存在的费时费力、准确率低等问题,本文致力于研究基于视频监控图像的建筑物自动分割关键技术,并研发了基于DeepLabv3+模型的视频监控图像建筑物分割系统。本文主要研究内容及成果如下:（1）
【基金项目】
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桂林市科学研究与技术开发计划的重点课题《桂林自然资源智慧监测服务大数据关键技术研究与应用》（LD20002E）；
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近年来,我国城市过度发展、违法用地、违章建筑等问题日益突出,迫切需要开展建筑物高效准确分割的技术研究。针对目前自然资源监测中建筑物分割大都基于遥感影像存在的手段单一、时效性低和依靠传统人工目视解译实现建筑物的分割存在的费时费力、准确率低等问题,本文致力于研究基于视频监控图像的建筑物自动分割关键技术,并研发了基于DeepLabv3+模型的视频监控图像建筑物分割系统。本文主要研究内容及成果如下:（1）介绍了数据集标注的流程、数据集增广方法,创建了拥有建筑物标签的场景建筑物分割数据集。针对数据量少的问题,对开源街景图像Camvid进行处理成两个类别的图像即只包括建筑物和背景用于模型的预训练。（2）基于采集的数据,利用DeepLabv3+模型开展了实验比对。对比了ASPP模块不同膨胀率的空洞卷积、反卷积和双线性插值不同的上采样方式、Res Net50和Res Net101两种不同的主干特征提取网络对建筑物分割的影响,实验结果表明DeepLabv3+模型采用Res Net50主干特征提取网络、双线性插值的上采样方式和（12,24,36）的膨胀率在采集的数据集上分割效果最好,最高Io U达到87.51%。（3）对DeepLabv3+模型进行改进,提出了一种融合CBAM注意力机制的DeepLabv3+模型。模型利用深监督的思想将ASPP模块的输出参与损失的计算,借鉴UNet的跳跃连接思想,将主干网络Res Net的layer2阶段输出与ASPP模块的2倍双线性插值上采样的结果进行通道合并进一步融合高层的语义信息和低层的纹理信息,实验结果表明改进的模型Io U提高了1.09%,能够清晰地提取建筑物,明显提升了建筑物边缘的细节信息。（4）通过flask技术和docker技术实现了建筑物分割算法服务化和部署。阐述了flask将算法服务化和docker将算法打包成镜像部署在服务器端的实现方法。（5）结合前后端技术、地理信息技术和摄像头实时播放技术研发了视频监控图像建筑物分割系统。该系统集成桂林市50个公安摄像头和1个安装在铁塔上的网络高清智能高速云台摄像机,能够点击各摄像头实时播放,能够对各摄像头抓拍的图像进行建筑物分割。
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