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申请/专利权人：宝略科技(浙江)有限公司;中图智能科技(浙江)有限公司;宝略数字科技(杭州)有限公司

摘要：本发明涉及一种非正规垃圾堆放点检测方法及计算机可读存储介质，其中检测方法具体包括：航拍影像构建待测城市街区的三维点云数据和正射影像；对三维点云数据和正射影像中的非正规垃圾堆放点进行分类标注，制作生成垃圾影像检测样本集和垃圾点云检测样本集；通过计算每个街区的兴趣点特征图和提取自然景观特征图生成垃圾分级功能区；分别建立非正规垃圾堆放点的影像检测模型和点云检测模型；通过影像检测模型提取非正规垃圾堆放点的疑点图斑序列S1，再利用点云检测模型对疑点图斑序列S1作进一步检测，通过加权融合输出识别结果。该方法实现高精度的非正规垃圾堆放点提取，提取结果准确率高且处理速度快，满足实际应用的高效性和实时性。

主权项：1.一种非正规垃圾堆放点检测方法，用于对待测城市街区中的非正规垃圾堆放点进行检测，其特征在于包括如下步骤：步骤1、根据航拍影像构建待测城市街区的三维点云数据和正射影像，获取待测城市街区的路网数据和兴趣点数据；步骤2、通过目视解译和人工判读的方式对待测城市街区的三维点云数据和正射影像中非正规垃圾堆放点进行分类标注，制作生成垃圾影像检测样本集和垃圾点云检测样本集；步骤3、根据待测城市街区的路网数据对待测城市的基本街区进行分割提取，计算每个基本街区的兴趣点特征图；通过对正射影像的遥感解译地物分类，提取自然景观特征图；利用兴趣点特征图和自然景观特征图对待测城市的基本街区进行聚类分析，获得待测城市街区的垃圾分级功能区概率特征图；步骤4、利用步骤2中生成的垃圾影像检测样本集训练目标检测模型，提取垃圾影像中的像素特征，利用步骤3生成的垃圾分级功能区概率特征图P提取场景特征，然后融合像素特征和场景特征构建待测城市基本街区的非正规垃圾堆放点的影像检测模型；步骤5、构建待测城市基本街区的点云检测模型，并利用步骤2中生成的垃圾点云检测样本集对点云检测模型进行训练；步骤6、根据步骤4中的待测城市基本街区的影像检测模型提取非正规垃圾堆放点的疑点图斑序列S1，再对疑点图斑序列S1利用步骤5构建的点云检测模型作进一步检测，通过加权融合输出非正规垃圾堆放点识别结果。

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