【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及图像分析，尤其涉及一种基于遥感影像的道路工程监管系统及方法。
技术介绍
1、图像分析
是指利用计算机视觉和图像处理技术，对图像数据进行自动分析、理解和提取有用信息的领域。这一领域的发展旨在解决从图像和视频中提取信息、识别模式、监控和决策制定等各种问题。
2、基于遥感影像的道路工程监管系统是一种应用图像分析技术的解决方案，其主要目的是实现道路工程项目的有效监管和管理。这包括确保施工质量、进度控制、资源分配、安全性和合规性。系统的效果包括实时监测道路工程进度，识别施工过程中的问题，如质量缺陷或安全风险，收集和分析大量的图像数据，以辅助决策制定和资源分配，同时提高监管效率，减少人工监管的需求。为实现这一目标，通常采用遥感技术获取高分辨率影像数据，使用图像分析算法对数据进行分析，结合其他项目数据如地理信息系统数据，以提供完整的监管视图，并通过用户友好的可视化工具来实现道路工程项目的监管和管理。
3、现有的道路工程监管方法存在不足之处，主要在于往往缺乏对多源数据融合处理的能力，不能充分利用多模态遥感数据提供的丰富信息。这导致了在特征提取和决策层特征融合方面的不足，影响了监管系统的准确性和可靠性。此外，传统方法在变化检测上往往不够灵敏，难以捕捉到细微的像素级变化和及时反映时间序列的变化趋势。在三维监管方面，缺乏高效的三维数据处理算法，无法提供精确的三维视觉监管。在语义识别上，常规方法在处理遥感图像时泛化能力弱，容易受限于特定环境。对于未来变化的预测分析和维护决策支持，现有方法往往不能提供足够的前瞻
技术实现思路
1、本专利技术的目的是解决现有技术中存在的缺点，而提出的一种基于遥感影像的道路工程监管系统及方法。
2、为了实现上述目的，本专利技术采用了如下技术方案：一种基于遥感影像的道路工程监管系统包括数据融合模块、变化检测模块、三维监管模块、语义识别模块、预测性分析模块、决策支持模块；
3、所述数据融合模块基于多模态遥感数据，采用自编码器算法进行像素级特征提取，并通过boosting集成方法进行决策级特征融合，生成融合特征数据；
4、所述变化检测模块基于融合特征数据，采用卷积lstm时空网络进行像素变化分析，并结合自适应阈值设定技术，生成变化检测报告；
5、所述三维监管模块基于结构光或激光扫描数据，采用三维卷积神经网络算法进行三维数据特征提取，并结合虚拟现实技术进行三维建模，生成三维监管模型；
6、所述语义识别模块基于遥感图像，采用改进的u-net深度学习模型进行语义分割，并通过gan图像增强技术提高模型泛化能力，并利用所述三维监管模型进行对比分析，生成语义识别图；
7、所述预测性分析模块基于语义识别图，采用递归神经网络rnn算法进行时间序列预测，并结合地理信息系统gis数据，生成预测性维护指标；
8、所述决策支持模块基于预测性维护指标与变化检测报告，采用智能决策算法进行数据分析，并利用数据可视化技术，生成决策支持系统；
9、所述融合特征数据具体为从多模态遥感数据中提取的深层特征，包括光谱特征、空间特征和时间特征，所述变化检测报告具体包括像素级变化情况、时间序列变化趋势以及异常区域标识，所述三维监管模型具体为对施工现场三维数据进行语义分割后的模型，包括多施工区域、设备和人员的三维位置信息，所述语义识别图具体为遥感图像中多工程实体的分类和分割结果，包括道路、建筑、设备的边界，所述预测性维护指标具体为包括裂缝宽度、沉降速度的关键工程指标，以及其未来时间段内变化的预测值。
10、作为本专利技术的进一步方案，所述数据融合模块包括特征提取子模块、决策级融合子模块、多视图融合子模块；
11、所述变化检测模块包括时空分析子模块、自适应调节子模块、异常识别子模块；
12、所述三维监管模块包括三维数据采集子模块、特征分析子模块、语义分割子模块、虚拟监管子模块；
13、所述语义识别模块包括深度学习训练子模块、图像增强子模块、数据增广子模块；
14、所述预测性分析模块包括序列分析子模块、gis数据整合子模块、问题预测子模块；
15、所述决策支持模块包括数据分析子模块、智能推理子模块、可视化呈现子模块。
16、作为本专利技术的进一步方案，所述特征提取子模块基于多模态遥感数据，采用自编码器算法进行深度特征学习，通过编码和解码机制提取关键信息，生成像素级特征提取结果；
17、所述决策级融合子模块基于像素级特征提取结果，采用boosting集成方法进行分类器优化和加权投票，强化模型决策能力，生成决策级特征融合结果；
18、所述多视图融合子模块基于决策级特征融合结果，采用多视图融合策略，整合多角度和尺度的特征，生成融合特征数据；
19、所述自编码器算法具体为利用无监督学习来学习数据表示结构，并从该表示结构重建数据，所述boosting集成方法包括多个弱分类器的加权和。
20、作为本专利技术的进一步方案，所述时空分析子模块基于融合特征数据，采用卷积lstm网络融合空间信息与时序信息，对像素的时空特性进行分析，生成像素变化的时空分析结果；
21、所述自适应调节子模块基于像素变化的时空分析结果，采用自适应阈值技术优化分类阈值，适配多数据变化情况，生成自适应调节后的分析结果；
22、所述异常识别子模块基于自适应调节后的分析结果，采用异常检测算法，识别并标记出变化的区域，生成变化检测报告；
23、所述卷积lstm网络具体为结合卷积神经网络提取空间特征和长短期记忆网络分析时间序列数据的复合神经网络结构，所述异常检测算法具体指用于识别数据中不符合预期模式的稀有项、事件或观察结果。
24、作为本专利技术的进一步方案，所述三维数据采集子模块基于结构光或激光扫描技术，采用点云构建算法，进行现场三维扫描，并进行数据记录，生成三维原始数据集；
25、所述特征分析子模块基于三维原始数据集，采用三维卷积神经网络算法，进行特征提取，并进行数据编码，生成三维特征分析数据；
26、所述语义分割子模块基于三维特征分析数据，采用体素分类算法，进行物体类别划分，并进行标注处理，生成语义分割结果数据；
27、所述虚拟监管子模块基于语义分割结果数据，采用虚拟现实建模技术，进行三维场景重建，并生成三维监管模型；
28、所述点云构建算法具体为使用扫描设备获取物体的外部几何形状信息并转换为点云数据，所述三维卷积神经网络算法具体指在三维数据上应用的深度学习框架，用于从体素数据中自动学习到深层次的特征表示，所述体素分类算法包括为每个体素分配一组类别标签，所述虚拟现实建模技术具体指利用三维图形和计算机仿真技术，将扫描数据转换成为可交互的三维虚拟环境。
29、作为本专利技术的进一步方案，所述深度学习训练子块 基于遥感图像，本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于遥感影像的道路工程监管系统，其特征在于：所述一种基于遥感影像的道路工程监管系统包括数据融合模块、变化检测模块、三维监管模块、语义识别模块、预测性分析模块、决策支持模块；
2.根据权利要求1所述的基于遥感影像的道路工程监管系统，其特征在于：所述数据融合模块包括特征提取子模块、决策级融合子模块、多视图融合子模块；
3.根据权利要求2所述的基于遥感影像的道路工程监管系统，其特征在于：所述特征提取子模块基于多模态遥感数据，采用自编码器算法进行深度特征学习，通过编码和解码机制提取关键信息，生成像素级特征提取结果；
4.根据权利要求2所述的基于遥感影像的道路工程监管系统，其特征在于：所述时空分析子模块基于融合特征数据，采用卷积LSTM网络融合空间信息与时序信息，对像素的时空特性进行分析，生成像素变化的时空分析结果；
5.根据权利要求2所述的基于遥感影像的道路工程监管系统，其特征在于：所述三维数据采集子模块基于结构光或激光扫描技术，采用点云构建算法，进行现场三维扫描，并进行数据记录，生成三维原始数据集；
6.根据权利要求2
7.根据权利要求2所述的基于遥感影像的道路工程监管系统，其特征在于：所述序列分析子模块基于语义识别图，采用长短期记忆网络的优化版RNN算法，对时间序列数据进行深度学习训练，并进行特征提取，生成时间序列分析结果；
8.根据权利要求2所述的基于遥感影像的道路工程监管系统，其特征在于：所述数据分析子模块基于预测性维护指标，采用多维数据分析技术，对变化检测报告进行分析，生成数据分析报告；
9.一种基于遥感影像的道路工程监管方法，其特征在于，根据权利要求1-8任一项所述的基于遥感影像的道路工程监管系统执行，包括以下步骤：
10.根据权利要求9所述的基于遥感影像的道路工程监管方法，其特征在于：所述自编码器算法具体为使用堆叠的去噪自编码器，包括编码器和解码器，通过重建输入数据来学习数据的压缩表示，所述Boosting集成学习方法具体为使用AdaBoost算法，通过多个弱分类器的线性组合，提升分类性能，所述多视图几何融合策略具体包括多尺度特征映射与对齐、视角不变性分析，所述卷积LSTM网络具体指引入卷积操作到LSTM的输入门、遗忘门和输出门，处理空间信息，所述自适应阈值技术具体为基于Otsu方法自动计算最优阈值，分离变化和非变化区域，所述异常检测算法具体为使用基于支持向量机的一类分类器，用于识别偏离正常模式的变化，所述交互式数据可视化技术具体指使用D3.js构建可交互的数据视图，以图形化方式呈现数据关系。
...【技术特征摘要】
1.一种基于遥感影像的道路工程监管系统，其特征在于：所述一种基于遥感影像的道路工程监管系统包括数据融合模块、变化检测模块、三维监管模块、语义识别模块、预测性分析模块、决策支持模块；
2.根据权利要求1所述的基于遥感影像的道路工程监管系统，其特征在于：所述数据融合模块包括特征提取子模块、决策级融合子模块、多视图融合子模块；
3.根据权利要求2所述的基于遥感影像的道路工程监管系统，其特征在于：所述特征提取子模块基于多模态遥感数据，采用自编码器算法进行深度特征学习，通过编码和解码机制提取关键信息，生成像素级特征提取结果；
4.根据权利要求2所述的基于遥感影像的道路工程监管系统，其特征在于：所述时空分析子模块基于融合特征数据，采用卷积lstm网络融合空间信息与时序信息，对像素的时空特性进行分析，生成像素变化的时空分析结果；
5.根据权利要求2所述的基于遥感影像的道路工程监管系统，其特征在于：所述三维数据采集子模块基于结构光或激光扫描技术，采用点云构建算法，进行现场三维扫描，并进行数据记录，生成三维原始数据集；
6.根据权利要求2所述的基于遥感影像的道路工程监管系统，其特征在于：所述深度学习训练子模块基于遥感图像，采用改进的u-net算法，进行深度特征学习，并进行模型训练，生成深度学习训练结果；
7.根据权利要求2所述的基于遥感影...
【专利技术属性】
技术研发人员：蔡彩凤，张盼，王瑞菊，王贵斌，郑泓泽，谭国丹，赵慧斌，王瑜，鲁斐，刘杰，
申请(专利权)人：天津市祥途测绘科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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