一种基于迁移学习的可疑违章建筑检测算法

摘要

本发明设计了一种基于迁移学习的可疑违章建筑检测算法，主要包括以下几个步骤：选取一个预训练好的卷积神经网络模型用来对可疑违建区域进行特征提取；随机选择某一中间层，利用其特征图构建新旧时相图像的结构差异向量，利用结构差异向量训练一个支持向量机，支持向量机的输出结果分为两类，变化和不变化，改变提取特征向量的中间层的层数，重复上述步骤，在测试集上选择最终分类精度最高的层数，作为最终模型的结构差异向量提取层，至此，输入两张同一建筑物的新旧时相图像，该算法便能对是否存在可疑违建区域进行判别。本方法自动选择有效的特征进行提取，无需人工对其进行设计，避免了在像素级层面上进行像素提取，极大地提高了检测的准确率。