南方数码"基于深度学习的城市违规建筑智能识别"入选广州市人工智能应用场景典型案例TOP100

8月8日，由广州市科学技术局主办的广州市人工智能产业链创新发展发布会暨战略签约仪式在广电平云广场顺利举行。

发布会现场

会上，发布了广州市人工智能应用场景典型案例TOP100，南方数码“基于深度学习的城市违规建筑智能识别”成功入选为智慧城市领域典型案例。

广州市人工智能应用场景典型案例Top100发布

为进一步落实《广州市构建“链长制”推进产业高质量发展的意见》（穗厅字〔2021〕17 号）、《广州市人工智能产业链高质量发展三年行动计划（2021—2023 年）》有关要求，推进广州市人工智能产业高质量发展，广州市科学技术局面向社会征集了一批人工智能应用场景典型案例，通过一系列筛选、评审过程，共遴选出100个人工智能应用场景典型案例，覆盖健康医疗、智能系统、智能制造、智慧城市、智慧农业、智能交通、智能驾驶7个领域。“下一步将把部分典型案例中的技术难题纳入广州市重点领域研发计划支持范围，推进技术发展。”市科技局相关负责人表示。

为控制城市发展过程中违法建设行为的增长，促进城市建设可持续发展，南方数码推出“基于深度学习的城市违规建筑常态化智能监测软件”，对城区内“加扩改”行为进行动态监测，提取有施工痕迹或施工现象的图斑，为城市主管部门提供指挥、决策、监督的依据。

该软件采用“智能识别+人工复核”模式，通过自动化智能解译为作业人员快速提供粗筛结果，再辅以人工复核快速完成检测工作。基于0.05米分辨率的无人机影像，评估准确率>75%，召回率>95%，可降低约90%的人工目视解译工作量。

城市违规建筑识别结果局部图

（红色框为识别结果，黄色框为人工提取）

软件从实际需求出发，对无人机影像违章建筑识别进行了相关研究，解决了样本不足、泛化能力不强、待检测影像分辨率差异、投影坐标与像素坐标相互转换等问题，在目标检测方面有较强的技术先进性，并在《测绘通报》上发表了论文《基于卷积神经网络的无人机影像违章建筑检测应用》。（点击阅读：【论文】基于卷积神经网络的无人机影像违章建筑检测应用）

此外，该软件通过小样本迁移学习技术已训练出油井识别、运动场识别、漂浮物识别、网箱识别等多种地物智能识别服务，支撑了公司多个智慧城市项目的落地应用。随着产品样本的不断积累，还可扩展支持更多的智能识别服务，可广泛应用于自然资源调查监测、卫片执法、国土空间规划等多个领域。

南方数码

撰文 | 武汉研发中心

编辑 | 王彬

审核 | 魏汝兰

审签 | 梁哲恒

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