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道路变化检测

基于深度变化检测算法,通过对比多时相遥感影像数据,自动识别道路变化信息,广泛应用于智慧交通、道路养护等场景。
  • 产品概述
  • 产品优势
  • 服务模式
  • 产品价格
  • 应用场景
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产品概述

通过融合深度学习技术与多时相卫星影像,实现对道路形态、纹理或结构等变化信息的精准检测,应用场景涵盖道路养护、城市规划和灾害评估,其自动化、高精度的特点正逐步替代传统人工巡检。

产品优势

  • 多源数据兼容

    支持0.1-2m分辨率的无人机、卫星影像样本数据,提升复杂环境下的鲁棒性
  • 全自动分析

    算法自动对比多时相影像数据,实现像素级变化定位,减少人为误判和漏检,大幅度降低成本
  • 高精度检测

    采用高分辨率影像与深度学习相结合,可精准识别道路变化信息,亚米级影像的检测精度近90%,远超人工巡检准确率

服务模式

  • 数据服务
  • 在线接口服务
  • 私有云部署

产品价格

应用场景

自动驾驶与高精地图

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道路变化检测算法可用于自动驾驶系统中高精地图的实时更新。通过识别新增施工区域或改道路段,为自动驾驶车辆提供准确的路径规划支持。

智能交通与道路养护

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在智能交通系统中,通过检测道路变化并进一步识别裂缝、坑槽等病害,可快速实现道路养护,显著降低人工巡检成本并提高响应速度。

城市规划与土地利用

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利用遥感影像和多时相数据,道路变化检测算法可分析城市道路网络的扩建、封闭或改线情况,为城市规划部门提供决策依据。

自然灾害应急响应

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在灾害发生后(如地震或洪水),通过无人机或卫星影像快速检测道路损毁(如塌陷、滑坡),生成应急修复优先级地图。

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