AI 违建识别
违建识别现状分析
建筑资料识别归档难
过往建筑资料繁多，资料分类不完整。
传统识别准确率偏低
传统 OCR 识别手写正确率低，识别率不到 25%。
数据归属项目不匹配
数据分布零散且数据数与实际项目不匹配。
业务表格识别凌乱
各类表格通过传统识别模式识别，数据不全。
我们如何为您解决这些难题
01
基础地理影像数据采集
利用卫星在不同时刻获取同一地区两张 SAR 影像，进行差分处理。利用无人机进行倾斜摄影或者正射影像采集数据。
02
数据上图与要素提取
获取目标区域内的遥感影像数据后，AI 通过基础学习，将地图中的基础要素（建筑物、道路、空地等）提取，方便之后展开比对。
03
AI 机器学习方式
利用机器学习方式，通过大量的数据比对、学习，来不断提高 AI 对于违建区域判定的准确率。
04
区域划定
可通过底图工具，划定需要进行违建查询的区域，通过工具选定区域后，开始区域内违建分析。
05
比对结果
通过卫星影像或者航拍影像，结合 AI 算法，展示出疑似违建的区域位置、类型、情况。
06
违建类型
系统对违建的类型进行确认，如违建建筑、违种、抢种，通过图斑比对，展示不同类型的违建。
07
违建执法管理
基于地图对执法人员进行位置跟踪、区域管控、实时监控和有效调度。
08
违建执法档案库
建立违建执法档案库，方便查阅，并对相关影像进行证据留存，保证执法工作合法合规开展。