CN117372880B - 一种基于遥感影像的道路工程监管系统及方法 - Google Patents

一种基于遥感影像的道路工程监管系统及方法 Download PDF

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Abstract

本发明涉及图像分析技术领域，具体为一种基于遥感影像的道路工程监管系统及方法，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。本发明中，自编码器和Boosting集成在数据融合模块提升特征提取精度，确保多维、高可靠性的融合特征数据，卷积LSTM时空网络与自适应阈值技术加强时间序列变化检测和动态监测精度，三维监管模块采用三维卷积神经网络和虚拟现实技术，提供高准确性的三维视觉监管，改进的U‑Net模型与GAN图像增强技术用于语义识别模块，提高遥感图像语义分割精度和泛化，递归神经网络RNN结合GIS数据用于预测性分析，为道路工程的长期健康监测和维护决策提供强支持。

Description

一种基于遥感影像的道路工程监管系统及方法
技术领域
本发明涉及图像分析技术领域，尤其涉及一种基于遥感影像的道路工程监管系统及方法。
背景技术
图像分析技术领域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。
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。
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性和决策智能化，影响了道路工程的长期健康和安全。
发明内容
本发明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。
为了实现上述目的，本发明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；
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；
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；
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；
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；
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；
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；
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。
作为本发明的进一步方案，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；
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；
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；
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；
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；
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。
作为本发明的进一步方案，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；
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；
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；
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。
作为本发明的进一步方案，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；
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；
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；
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。
作为本发明的进一步方案，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；
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；
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；
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；
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。
作为本发明的进一步方案，所述深度学习训练子块 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；
所述图像增强子模块基于深度学习训练结果，采用生成对抗网络技术，进行图像质量增强，并进行特征优化，生成增强后图像数据；
所述数据增广子模块基于增强后图像数据，采用数据扩充技术，进行样本数据增广，生成数据增广结果数据；
所述改进的U-Net算法具体为一种卷积网络架构，用于对图像进行端到端的训练，所述生成对抗网络技术具体指一种通过对抗过程训练生成模型的方法，基于生成器和判别器的对抗提升图像数据的质量，所述数据扩充技术具体为应用包括旋转、缩放、裁剪的图像变换方法，产生额外的训练样本，提升模型的泛化能力。
作为本发明的进一步方案，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；
所述GIS数据整合子模块基于时间序列分析结果，采用空间数据融合技术，结合GIS的地理空间分析功能，进行数据整合，生成GIS综合分析数据；
所述问题预测子模块基于GIS综合分析数据，采用时间序列预测模型，结合模式识别方法，对未来时间段内的趋势进行预测，生成预测性维护指标；
所述语义识别图具体指构建的时间序列数据与其语义标签的关联图谱，所述长短期记忆网络的优化版RNN算法用于在序列数据中学习长距离依赖关系，所述时间序列预测模型具体为使用LSTM算法进行未来数据点的预测，所述模式识别方法包括对预测数据进行分类和趋势分析。
作为本发明的进一步方案，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；
所述智能推理子模块基于数据分析报告，采用专家系统和机器学习推理技术，对决策逻辑进行构建和推理，生成智能推理结果；
所述可视化呈现子模块基于智能推理结果，采用交互式数据可视化技术，对分析结果进行图形化展示，生成决策支持系统；
所述多维数据分析技术具体为分析数据中包括时间、地点、频率的多个维度，挖掘数据中的模式和关联，所述机器学习推理技术指利用机器学习算法对数据进行分类、预测和推理。
一种基于遥感影像的道路工程监管方法，所述基于遥感影像的道路工程监管方法基于上述基于遥感影像的道路工程监管系统执行，包括以下步骤：
S1：基于多模态遥感数据，采用自编码器算法，进行深度特征的非线性降维，并进行关键信息的提取，生成像素级特征提取结果；
S2：基于所述像素级特征提取结果，采用Boosting集成学习方法，进行分类器的性能优化，并进行加权投票决策，生成决策级特征融合结果；
S3：基于所述决策级特征融合结果，采用多视图几何融合策略，整合多视角和分辨率的遥感数据特征，并进行融合处理，生成融合特征数据；
S4：基于所述融合特征数据，采用卷积LSTM网络，结合空间特征的卷积操作和时序特征的长短时记忆能力，并进行时空特性分析，生成像素变化的时空分析结果；
S5：基于所述像素变化的时空分析结果，采用自适应阈值技术，调整分类阈值以适应不同场景的变化，并进行阈值调整，生成自适应调节后的分析结果；
S6：基于所述自适应调节后的分析结果，采用异常检测算法，检测统计学意义上的离群点，并标记变化区域，生成变化检测报告；
S7：基于所述变化检测报告，采用交互式数据可视化技术，展示多维数据并辅助决策分析，生成决策支持系统。
作为本发明的进一步方案，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。
与现有技术相比，本发明的优点和积极效果在于：
本发明中，通过自编码器和Boosting集成方法的使用在数据融合模块中提升特征提取的精度和决策层特征的综合效果，确保融合特征数据的多维度和高可靠性。卷积LSTM时空网络与自适应阈值设定技术的结合，增强变化检测模块对时间序列变化的捕捉能力和动态监测精度。三维监管模块的三维卷积神经网络算法和虚拟现实技术，为道路工程提供了高度准确的三维视觉监管能力。改进的U-Net模型与GAN图像增强技术在语义识别模块的应用，提高遥感图像语义分割的准确性和模型的泛化能力。递归神经网络RNN在预测性分析模块的使用，结合GIS数据，为道路工程的长期健康监测和维护决策提供了强有力的数据支持。
附图说明
图1为本发明的系统流程图；
图2为本发明的系统框架示意图；
图3为本发明的数据融合模块流程图；
图4为本发明的变化检测模块流程图；
图5为本发明的三维监管模块流程图；
图6为本发明的语义识别模块流程图；
图7为本发明的预测性分析模块流程图；
图8为本发明的决策支持模块流程图；
图9为本发明的方法步骤示意图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
在本发明的描述中，需要理解的是，术语“长度”、“宽度”、“上”、“下”、“前”、“后”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“顶”、“底”、“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。此外，在本发明的描述中，“多个”的含义是两个或两个以上，除非另有明确具体的限定。
实施例一：请参阅图1，本发明提供一种技术方案：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；
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；
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；
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；
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，并利用三维监管模型进行对比分析，生成语义识别图；
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；
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；
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，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，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，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，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。
数据融合模块增加数据的维度和多样性，通过特征提取和决策级特征融合，提供全面、精确的道路工程信息。变化检测模块采用卷积LSTM时空网络，实时监测工程变化，提高监管的灵敏度和准确性。三维监管模块提供直观的三维视角，使监管更加全面和具体语义识别模块通过深度学习和图像增强，为不同工程实体提供详细的分类和边界信息，使监管结果更清晰。预测性分析模块通过时间序列预测和地理信息系统数据，帮助制定未来维护计划，使维护更有预测性。决策支持模块结合智能算法和数据可视化，为监管人员提供决策支持，使其更加科学和全面。
请参阅图2，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；
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；
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；
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；
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；
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。
数据融合模块中，特征提取子模块利用自编码器算法提取多模态遥感数据的深层特征，决策级融合子模块通过Boosting集成方法将特征的决策级信息融合，而多视图融合子模块整合不同视角的数据，提供更全面的信息。
变化检测模块中，时空分析子模块利用卷积LSTM时空网络对特征数据进行像素级变化分析，自适应调节子模块适应性地设置阈值，确保对不同情况的变化有效识别，而异常识别子模块则帮助标识和定位异常区域，进一步深入分析和处理。
三维监管模块中，三维数据采集子模块使用结构光或激光扫描数据采集施工现场的三维数据，特征分析子模块从中提取有用特征信息，语义分割子模块对数据进行分类和标识，而虚拟监管子模块通过虚拟现实技术提供立体的监管界面，使监管更加直观。
语义识别模块中，深度学习训练子模块通过改进的U-Net模型对遥感图像进行语义分割训练，图像增强子模块应用GAN技术提高模型泛化能力，而数据增广子模块通过数据操作增加模型的鲁棒性和准确性。
预测性分析模块中，序列分析子模块基于语义识别图使用递归神经网络进行时间序列分析和预测，GIS数据整合子模块将地理信息系统数据与监管数据结合，提供更多维度的分析，问题预测子模块生成未来维护指标，为维护提供有用的预测信息。
决策支持模块中，数据分析子模块对预测性维护指标和变化检测报告进行深入分析，智能推理子模块采用智能决策算法进行推理和决策，而可视化呈现子模块使用数据可视化技术为监管人员提供直观的监管信息和决策支持。
请参阅图3，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；
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；
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；
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，Boosting集成方法包括多个弱分类器的加权和。
特征提取子模块中，通过自编码器算法实现深度特征学习。这一过程基于多模态遥感数据，从图像、雷达数据等多种来源提取关键信息。准备多模态遥感数据，确保数据的质量和一致性。通过自编码器，将数据输入编码器网络，将其映射到低维空间，并再次映射回原始维度。在这一过程中，编码器网络捕获了数据中的重要特征，这些特征将在后续分析中发挥关键作用。
决策级融合子模块中，建立在特征提取的基础上。这一子模块的主要任务是通过Boosting集成方法对特征数据进行分类器优化和加权投票，生成决策级特征融合结果。具体来说，首先准备像素级特征提取结果，这是前一子模块的输出。构建多个弱分类器，如决策树、支持向量机等，以处理特征提取的结果。采用Boosting集成方法来为每个分类器分配权重，提高性能。进行加权投票和决策级融合，将每个分类器的输出结合起来，生成最终的决策级特征融合结果。这个结果更好地描述多模态数据的特征，为后续分析和监管提供有力支持。
多视图融合子模块中，旨在整合不同视角和尺度的特征数据，生成融合特征数据，进一步提供全面的信息。具体操作包括准备决策级特征融合结果，这是前一子模块的输出。采用多视图融合策略，考虑来自不同视角和尺度的数据。将这些不同视角和尺度的特征数据整合在一起，生成融合特征数据。这个融合结果包含了更全面、多角度的信息，用于进一步的分析和监管，确保系统提供全面而准确的数据。
请参阅图4，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；
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；
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；
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，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。
时空分析子模块中，基于融合特征数据，利用卷积LSTM网络，结合卷积神经网络和长短期记忆网络，综合空间信息和时序信息。这复合神经网络结构用于分析像素的时空特性，从多模态遥感数据中捕获变化。特征提取子模块提供了像素级特征。卷积LSTM网络用于对这些特征进行处理。卷积层用于提取空间特征，而LSTM层用于分析时间序列数据。这个过程生成像素的时空分析结果，揭示变化的位置和性质。
自适应调节子模块中，采用自适应阈值技术，优化分类阈值。这一自适应调节过程非常关键，因为不同像素的时空特性不同，而且数据变化情况多种多样。通过适应不同数据情况，这一子模块生成自适应调节后的分析结果，确保对每个像素进行更准确的分类。
异常识别子模块中，采用异常检测算法，旨在识别不符合预期模式的稀有项、事件或观察结果，即异常。这一算法标记出变化的区域，可视化异常检测结果，并生成详细的变化检测报告。这个报告是道路工程监管的关键工具，帮助监管人员及时识别和处理潜在的问题。
请参阅图5，三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；
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；
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；
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；
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，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，体素分类算法包括为每个体素分配一组类别标签，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。
三维数据采集子模块中，通过结构光或激光扫描技术实现现场三维扫描，将物体的几何信息转化为点云数据，然后记录并存储这些数据以生成三维原始数据集。这一过程确保准确的数据收集，为后续的分析和监管提供基础。
特征分析子模块中，采用三维卷积神经网络算法，对数据进行特征提取和编码，生成三维特征分析数据。这个步骤的关键在于深度学习技术，能够自动学习和提取物体的关键特征，为后续的语义分割提供了有力支持。
语义分割子模块中，通过体素分类算法，每个体素被赋予适当的类别标签，实现了物体的语义分割。标注处理确保每个物体都有正确的语义标签，这为后续的虚拟监管提供精确的基础。
虚拟监管子模块中，利用语义分割结果数据，应用虚拟现实建模技术，进行三维场景重建，并生成可交互的三维监管模型。这个模型为监管提供高度可视化和交互式的工具，使监管人员能够在虚拟环境中对道路工程进行深入分析和监管。
请参阅图6，深度学习训练子块 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；
图像增强子模块基于深度学习训练结果，采用生成对抗网络技术，进行图像质量增强，并进行特征优化，生成增强后图像数据；
数据增广子模块基于增强后图像数据，采用数据扩充技术，进行样本数据增广，生成数据增广结果数据；
改进的U-Net算法具体为一种卷积网络架构，用于对图像进行端到端的训练，生成对抗网络技术具体指一种通过对抗过程训练生成模型的方法，基于生成器和判别器的对抗提升图像数据的质量，数据扩充技术具体为应用包括旋转、缩放、裁剪的图像变换方法，产生额外的训练样本，提升模型的泛化能力。
深度学习训练子块中，采用改进的U-Net算法对遥感图像进行深度特征学习。该算法采用卷积网络架构，具有编码器-解码器结构和跳跃连接，有效捕捉图像的语义信息。操作步骤包括准备遥感图像数据集，构建U-Net模型，定义损失函数和优化器，以及进行模型训练，生成深度学习训练结果，包括训练好的模型权重和遥感图像的深度特征表示。
图像增强子模块中，利用生成对抗网络技术进行图像质量增强和特征优化。此子模块的操作步骤包括使用U-Net模型对遥感图像进行特征提取，构建生成对抗网络，包括生成器和判别器，进行对抗训练提升图像质量，以及执行特征优化，确保增强后的图像保留关键地物信息。
数据增广子模块中，使用数据扩充技术进行样本数据的增广，提高模型的泛化能力。操作包括应用旋转、缩放、裁剪等图像变换方法，生成额外的训练样本，结合原始数据和增广后的数据构建新的训练数据集。使用新的训练数据集重新训练深度学习模型，提升模型的泛化性能。
请参阅图7，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；
GIS数据整合子模块基于时间序列分析结果，采用空间数据融合技术，结合GIS的地理空间分析功能，进行数据整合，生成GIS综合分析数据；
问题预测子模块基于GIS综合分析数据，采用时间序列预测模型，结合模式识别方法，对未来时间段内的趋势进行预测，生成预测性维护指标；
语义识别图具体指构建的时间序列数据与其语义标签的关联图谱，长短期记忆网络的优化版RNN算法用于在序列数据中学习长距离依赖关系，时间序列预测模型具体为使用LSTM算法进行未来数据点的预测，模式识别方法包括对预测数据进行分类和趋势分析。
序列分析子模块中，获取时间序列数据，包括历史性能数据、环境数据等，以及与之相关的语义标签数据。确保数据的质量和一致性。构建语义识别图基于语义标签数据，构建时间序列数据与其语义标签的关联图谱。这可以采用图数据库或图算法进行实现。深度学习训练使用长短期记忆网络（LSTM）的优化版RNN算法对时间序列数据进行深度学习训练。下面是训练LSTM模型的示例代码片段（使用Python和TensorFlow）：
import tensorflow as tf；
from tensorflow.keras.models import Sequential；
from tensorflow.keras.layers import LSTM, Dense；
# 构建LSTM模型；
model = Sequential()；
model.add(LSTM(128, input_shape=(time_steps, features), return_sequences=True))；
model.add(Dense(1))；
# 编译模型；
model.compile(optimizer='adam', loss='mse')；
# 训练模型；
model.fit(X_train, y_train, epochs=epochs, batch_size=batch_size)；
特征提取从训练好的LSTM模型中提取时间序列数据的深度特征。通过在模型中添加全连接层进行实现。生成时间序列分析结果利用提取的深度特征，进行时间序列数据的分析，如异常检测、趋势分析等。以下是一个示例用于检测异常的代码片段：
# 使用模型进行预测；
predictions = model.predict(X_test)；
# 计算残差；
residuals = y_test - predictions；
# 设定阈值以检测异常；
threshold = 2.0；
anomalies = (abs(residuals)>threshold).astype(int)；
GIS数据整合子模块中，整合时间序列分析结果将时间序列分析结果与GIS数据集相结合，确保时间序列数据与地理空间数据的对应性。空间数据融合利用空间数据融合技术，将时间序列数据与GIS数据融为一体。涉及地理坐标映射和数据表连接等操作。地理空间分析利用GIS的地理空间分析功能，进行更进一步的分析，如地理热力图生成，空间相关性分析等。
问题预测子模块中，基于GIS综合分析数据利用整合后的GIS综合分析数据，构建时间序列预测模型和模式识别方法。时间序列预测使用LSTM算法进行未来时间段的数据点预测。以下是一个示例用于LSTM时间序列预测的代码片段：
# 构建LSTM模型；
model = Sequential()；
model.add(LSTM(128, input_shape=(time_steps, features)))；
model.add(Dense(1))；
model.compile(optimizer='adam', loss='mse')；
# 训练模型；
model.fit(X_train, y_train, epochs=epochs, batch_size=batch_size)；
# 进行预测；
future_predictions = model.predict(X_future)；
模式识别对预测数据进行分类和趋势分析，以生成预测性维护指标，例如系统维护建议、异常检测等。涉及机器学习分类算法和统计分析方法的应用。
请参阅图8，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；
智能推理子模块基于数据分析报告，采用专家系统和机器学习推理技术，对决策逻辑进行构建和推理，生成智能推理结果；
可视化呈现子模块基于智能推理结果，采用交互式数据可视化技术，对分析结果进行图形化展示，生成决策支持系统；
多维数据分析技术具体为分析数据中包括时间、地点、频率的多个维度，挖掘数据中的模式和关联，机器学习推理技术指利用机器学习算法对数据进行分类、预测和推理。
数据分析子模块中，收集相关预测性维护指标的数据，确保数据的完整性和准确性。利用多维数据分析技术，对这些数据进行分析，探索其中的变化趋势、异常情况以及不同维度之间的关联性，例如时间、地点和频率等。这过程包括数据的统计描述、趋势分析和相关性分析，最终生成详尽的数据分析报告。该报告将包含数据分析的结论、趋势预测、异常检测结果以及图表、可视化和统计数据，为后续决策和推理提供理解和参考。
智能推理子模块中，依赖专家系统对数据分析报告进行解读，并将其映射为决策逻辑。这个阶段涉及机器学习算法的应用，利用这些算法进行数据分类、预测和推理。从机器学习的结果和专家系统的解读中，构建出决策逻辑，制定不同情境下的决策方案和推荐策略。最终产出智能推理结果，例如对未来事件的预测或异常情况的预警。
可视化呈现子模块中，涉及选择合适的可视化工具，并设计交互式的数据可视化界面。这个阶段的目标是将数据分析报告和智能推理结果以图形化形式展示出来。通过图表、热力图、地图等形式，清晰直观地展示数据分析结论、趋势预测、异常检测结果以及智能推理输出。将这些展示结果与用户交互功能整合，形成决策支持系统，使用户能够根据可视化结果进行决策。
请参阅图9，一种基于遥感影像的道路工程监管方法，基于遥感影像的道路工程监管方法基于上述基于遥感影像的道路工程监管系统执行，包括以下步骤：
S1：基于多模态遥感数据，采用自编码器算法，进行深度特征的非线性降维，并进行关键信息的提取，生成像素级特征提取结果；
S2：基于像素级特征提取结果，采用Boosting集成学习方法，进行分类器的性能优化，并进行加权投票决策，生成决策级特征融合结果；
S3：基于决策级特征融合结果，采用多视图几何融合策略，整合多视角和分辨率的遥感数据特征，并进行融合处理，生成融合特征数据；
S4：基于融合特征数据，采用卷积LSTM网络，结合空间特征的卷积操作和时序特征的长短时记忆能力，并进行时空特性分析，生成像素变化的时空分析结果；
S5：基于像素变化的时空分析结果，采用自适应阈值技术，调整分类阈值以适应不同场景的变化，并进行阈值调整，生成自适应调节后的分析结果；
S6：基于自适应调节后的分析结果，采用异常检测算法，检测统计学意义上的离群点，并标记变化区域，生成变化检测报告；
S7：基于变化检测报告，采用交互式数据可视化技术，展示多维数据并辅助决策分析，生成决策支持系统。
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，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，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，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，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，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，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。
基于遥感影像的道路工程监管方法带来多重有益效果。通过深度特征提取和分类，系统能够实现精确的道路状况识别。多模态数据融合策略综合不同分辨率和视角的信息，提供全面的数据视图。时空特性分析允许监管系统理解道路特征的演变趋势，有助于预测未来问题。自适应阈值技术适应不同环境，提高了准确性。异常检测加速问题的标识和处理。交互式数据可视化技术使用户能够以直观的方式探索数据，支持决策制定。
以上，仅是本发明的较佳实施例而已，并非对本发明作其他形式的限制，任何熟悉本专业的技术人员可能利用上述揭示的技术内容加以变更或改型为等同变化的等效实施例应用于其他领域，但是凡是未脱离本发明技术方案内容，依据本发明的技术实质对以上实施例所做的任何简单修改、等同变化与改型，仍属于本发明技术方案的保护范围。

Claims (10)

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；
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；
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；
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；
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；
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；
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；
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。
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；
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；
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；
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；
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；
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。
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；
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；
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；
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。
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；
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；
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；
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。
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；
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；
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；
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；
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。
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；
所述图像增强子模块基于深度学习训练结果，采用生成对抗网络技术，进行图像质量增强，并进行特征优化，生成增强后图像数据；
所述数据增广子模块基于增强后图像数据，采用数据扩充技术，进行样本数据增广，生成数据增广结果数据；
所述改进的U-Net算法具体为一种卷积网络架构，用于对图像进行端到端的训练，所述生成对抗网络技术具体指一种通过对抗过程训练生成模型的方法，基于生成器和判别器的对抗提升图像数据的质量，所述数据扩充技术具体为应用包括旋转、缩放、裁剪的图像变换方法，产生额外的训练样本，提升模型的泛化能力。
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；
所述GIS数据整合子模块基于时间序列分析结果，采用空间数据融合技术，结合GIS的地理空间分析功能，进行数据整合，生成GIS综合分析数据；
所述问题预测子模块基于GIS综合分析数据，采用时间序列预测模型，结合模式识别方法，对未来时间段内的趋势进行预测，生成预测性维护指标；
所述语义识别图具体指构建的时间序列数据与其语义标签的关联图谱，所述长短期记忆网络的优化版RNN算法用于在序列数据中学习长距离依赖关系，所述时间序列预测模型具体为使用LSTM算法进行未来数据点的预测，所述模式识别方法包括对预测数据进行分类和趋势分析。
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；
所述智能推理子模块基于数据分析报告，采用专家系统和机器学习推理技术，对决策逻辑进行构建和推理，生成智能推理结果；
所述可视化呈现子模块基于智能推理结果，采用交互式数据可视化技术，对分析结果进行图形化展示，生成决策支持系统；
所述多维数据分析技术具体为分析数据中包括时间、地点、频率的多个维度，挖掘数据中的模式和关联，所述机器学习推理技术指利用机器学习算法对数据进行分类、预测和推理。
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：
基于多模态遥感数据，采用自编码器算法，进行深度特征的非线性降维，并进行关键信息的提取，生成像素级特征提取结果；
基于所述像素级特征提取结果，采用Boosting集成学习方法，进行分类器的性能优化，并进行加权投票决策，生成决策级特征融合结果；
基于所述决策级特征融合结果，采用多视图几何融合策略，整合多视角和分辨率的遥感数据特征，并进行融合处理，生成融合特征数据；
基于所述融合特征数据，采用卷积LSTM网络，结合空间特征的卷积操作和时序特征的长短时记忆能力，并进行时空特性分析，生成像素变化的时空分析结果；
基于所述像素变化的时空分析结果，采用自适应阈值技术，调整分类阈值以适应不同场景的变化，并进行阈值调整，生成自适应调节后的分析结果；
基于所述自适应调节后的分析结果，采用异常检测算法，检测统计学意义上的离群点，并标记变化区域，生成变化检测报告；
基于所述变化检测报告，采用交互式数据可视化技术，展示多维数据并辅助决策分析，生成决策支持系统。
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。
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