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基于目标检测的北方河道非法采砂智能监管应用研究

         

摘要

河道非法采砂对河道河势稳定、防洪安全、生态环境等产生不利影响。为提高河道非法采砂监管效率,采用基于深度学习-的Faster RCNN目标检测算法研发北方河道非法采砂智能监管系统,采用前后端分离B/S架构、超图WebGIS平台、PaddleDetection开发框架在系统中实现视频基础服务、算法模型管理、非法采砂识别、业务监管等功能。该系统接入高点位河湖视频监控设备回传画面,对禁采区的非法采砂行为自动检测,固定非法采砂证据,辅助水行政执法人员完成非法采砂闭环处置工作。以北方迁安市试点应用情况为例,证明了该系统具有可行性,可提高非法采砂监管水平和效率。

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