無人機(jī)違法施工目標(biāo)識(shí)別算法利用無人機(jī)進(jìn)行飛行，通過攝像頭獲取施工區(qū)域的圖像數(shù)據(jù)。借助計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)對(duì)圖像進(jìn)行分析，識(shí)別目標(biāo)物體并與相關(guān)法規(guī)和規(guī)劃文件進(jìn)行比較，以確定是否存在違法行為，如非法建筑、違規(guī)堆磚等。定位具體位置后，生成警告信息以供相關(guān)部門處理。

違法施工目標(biāo)檢測(cè)算法是一種利用圖像識(shí)別技術(shù)來自動(dòng)檢測(cè)施工現(xiàn)場(chǎng)中違規(guī)使用的車輛或設(shè)備（如挖掘機(jī)、推土機(jī)等）的算法。該算法能夠從監(jiān)控?cái)z像頭拍攝的圖片中，識(shí)別出施工現(xiàn)場(chǎng)中可能存在的違法施工行為中的特定車輛或設(shè)備，并判斷其是否違反了相關(guān)規(guī)定。

無人機(jī)火點(diǎn)識(shí)別算法專注于從無人機(jī)攝像頭數(shù)據(jù)中檢測(cè)火焰和濃煙。該算法結(jié)合先進(jìn)的圖像處理技術(shù)和深度學(xué)習(xí)模型，能夠在復(fù)雜環(huán)境下快速、準(zhǔn)確地識(shí)別目標(biāo)，以支持災(zāi)難應(yīng)急、工業(yè)安全監(jiān)測(cè)等場(chǎng)景。

構(gòu)筑物與建筑材料目標(biāo)識(shí)別算法旨在通過攝像機(jī)，對(duì)工地場(chǎng)景中的特定構(gòu)筑物和建筑材料進(jìn)行自動(dòng)識(shí)別，例如：對(duì)堆沙、堆土、腳手架、活動(dòng)板房和紅磚堆進(jìn)行識(shí)別。

無人機(jī)林地破壞識(shí)別算法旨在通過圖像分析技術(shù)，利用無人機(jī)獲取的地面圖像數(shù)據(jù)，自動(dòng)識(shí)別裸土區(qū)域，以監(jiān)測(cè)森林破壞情況。無人機(jī)林地破壞識(shí)別算法結(jié)合計(jì)算機(jī)視覺和深度學(xué)習(xí)方法，提供實(shí)時(shí)或批量處理能力。

坐標(biāo)轉(zhuǎn)換算法用于將像素坐標(biāo)（圖像中的局部位置）與經(jīng)緯度坐標(biāo)（地理位置的坐標(biāo)）進(jìn)行相互轉(zhuǎn)換。這種轉(zhuǎn)換通常應(yīng)用于將圖像中的特征點(diǎn)或標(biāo)記點(diǎn)映射到實(shí)際的地理位置。

無人機(jī)漁排識(shí)別算法是一種利用無人機(jī)技術(shù)，對(duì)海邊或沿岸的養(yǎng)殖場(chǎng)（即“漁排”）進(jìn)行自動(dòng)識(shí)別和監(jiān)控。

水面漂浮物目標(biāo)識(shí)別算法旨在識(shí)別水面上的漂浮物中，例如如瓶子、牛奶盒、塑料袋、塑料垃圾等。水面漂浮物目標(biāo)識(shí)別算法可以通過圖像處理和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化識(shí)別，具有高效性和魯棒性。

無人機(jī)圖片偏移校正與變化檢測(cè)算法旨在對(duì)無人機(jī)拍攝的圖像進(jìn)行偏移校正（即消除因飛行路徑或傳感器位置變化導(dǎo)致的地面坐標(biāo)偏移問題）以及環(huán)境變化檢測(cè)。該算法通過分析圖像中的物體分布和特征，識(shí)別出無人機(jī)圖像中存在的幾何偏移，并進(jìn)一步監(jiān)測(cè)目標(biāo)區(qū)域（如水體、地面、低矮植被等）的動(dòng)態(tài)變化。

垃圾堆放識(shí)別算法旨在從監(jiān)控?cái)z像機(jī)邊緣圖像中自動(dòng)識(shí)別暴露垃圾堆（即顯然可見的大型垃圾堆），并輸出識(shí)別結(jié)果。通過圖像分析和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，實(shí)現(xiàn)對(duì)大型垃圾堆的快速檢測(cè)。

低空遙感變化檢測(cè)算法是一種利用無人機(jī)等低空傳感器獲取圖像數(shù)據(jù)，并通過語義切割識(shí)別區(qū)域土地類型。該算法結(jié)合形態(tài)學(xué)分析、紋理學(xué)特征提取和分類學(xué)習(xí)技術(shù)，能夠有效評(píng)估大范圍環(huán)境中空間結(jié)構(gòu)的動(dòng)態(tài)變化。

濫砍濫伐識(shí)別算法是一種利用先進(jìn)圖像處理和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)來自動(dòng)檢測(cè)森林中非法砍伐木材堆的位置和特征的算法。其核心目標(biāo)是通過分析高分辨率影像或圖片數(shù)據(jù)，快速定位存在濫砍濫伐行為的區(qū)域，從而為環(huán)境監(jiān)管機(jī)構(gòu)提供決策支持。

低空遙感變化檢測(cè)算法是一種利用無人機(jī)等低空傳感器獲取圖像數(shù)據(jù)，并通過自動(dòng)化處理識(shí)別海洋、陸地或城市中的未變化和變化區(qū)域的算法。該算法結(jié)合形態(tài)學(xué)分析、紋理學(xué)特征提取和分類學(xué)習(xí)技術(shù)，能夠有效評(píng)估大范圍環(huán)境中空間結(jié)構(gòu)的動(dòng)態(tài)變化。

排水口溢流識(shí)別算法是一種用于檢測(cè)和預(yù)測(cè)排水系統(tǒng)中液體溢流風(fēng)險(xiǎn)的有效工具。它通過實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)、數(shù)據(jù)分析和預(yù)測(cè)模型，幫助識(shí)別潛在的溢流問題，從而優(yōu)化城市下水管理和其他相關(guān)系統(tǒng)。

河湖排污口識(shí)別算法是一種基于圖像處理和深度學(xué)習(xí)技術(shù)的自動(dòng)化定位方法，旨在從圖像中快速定位河流、湖泊中的排污口。排污口是指水體中廢棄物、工業(yè)廢水或生活污水通過管道或開口進(jìn)行排放的位置，其對(duì)水環(huán)境的健康具有重要影響，因此需要精確識(shí)別和監(jiān)測(cè)。

水田識(shí)別分類算法是一種基于圖像處理和機(jī)器學(xué)習(xí)的算法，其目標(biāo)是根據(jù)影像數(shù)據(jù)，自動(dòng)識(shí)別土地表面的類型，并將其分類為“水田”或“非水田”。該算法廣泛應(yīng)用于農(nóng)業(yè)監(jiān)測(cè)、灌溉管理、土地利用評(píng)估以及自然災(zāi)害監(jiān)測(cè)等領(lǐng)域。水田識(shí)別分類算法通過結(jié)合先進(jìn)的圖像處理技術(shù)和機(jī)器學(xué)習(xí)算法，為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)管理、災(zāi)害監(jiān)測(cè)和土地利用規(guī)劃提供了強(qiáng)有力的支持。它能夠幫助用戶快速、準(zhǔn)確地識(shí)別水田區(qū)域，并為相關(guān)決策提供數(shù)據(jù)依據(jù)，從而推動(dòng)農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化和可持續(xù)發(fā)展。

地面硬化與綠色通道識(shí)別算法旨在通過圖像識(shí)別技術(shù)對(duì)路面環(huán)境進(jìn)行分析，識(shí)別地面硬化情況，并定位綠色通道。該算法結(jié)合了深度學(xué)習(xí)和計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)，能夠快速處理復(fù)雜場(chǎng)景下的圖像數(shù)據(jù)，為城市管理、交通優(yōu)化和應(yīng)急響應(yīng)提供支持。

商業(yè)活動(dòng)目標(biāo)識(shí)別算法專注于識(shí)別并定位圖像中的特定商業(yè)場(chǎng)景元素，包括魚塘、轎車、大巴、餐桌和農(nóng)莊。通過先進(jìn)的圖像分析技術(shù)，它能夠快速、高效地完成目標(biāo)識(shí)別任務(wù)，為商業(yè)活動(dòng)的監(jiān)控和管理提供支持。

魚塘水體語義分割識(shí)別算法是一種專門用于在圖像中識(shí)別和分割魚塘等水體目標(biāo)的深度學(xué)習(xí)算法。該算法結(jié)合了語義分割和特征學(xué)習(xí)技術(shù)，能夠識(shí)別魚塘及其位置。

通過圖像處理技術(shù)，識(shí)別圖片中的廣告牌區(qū)域。廣告牌識(shí)別算法通過輕量級(jí)CNN和邊緣檢測(cè)技術(shù)，專門針對(duì)“廣告牌”的識(shí)別需求。它能夠在復(fù)雜的場(chǎng)景中高效、準(zhǔn)確地定位廣告牌區(qū)域，并可選項(xiàng)性地進(jìn)行文本信息提取，為智能安防、交通管理、廣告監(jiān)控等領(lǐng)域提供重要支持。

水域分割識(shí)別算法通過深度學(xué)習(xí)模型和特征優(yōu)化技術(shù)，專門針對(duì)“水域”的識(shí)別需求。它能夠在復(fù)雜的場(chǎng)景中高效、準(zhǔn)確地定位水體區(qū)域，并為環(huán)境監(jiān)測(cè)、水利工程、航運(yùn)監(jiān)控等領(lǐng)域提供重要支持。

非機(jī)動(dòng)車識(shí)別算法通過深度學(xué)習(xí)模型和特征提取技術(shù)，專門針對(duì)“非機(jī)動(dòng)車”的識(shí)別需求，識(shí)別圖片中的非機(jī)動(dòng)車輛（如自行車、電動(dòng)車、摩托車等）。在道路交通監(jiān)控、事故應(yīng)急、自動(dòng)駕駛輔助等場(chǎng)景中發(fā)揮重要作用，為提升交通安全和效率提供支持。

通過圖像處理技術(shù)，識(shí)別圖片中的“店外經(jīng)營(yíng)”行為或場(chǎng)景。店外經(jīng)營(yíng)通常指未經(jīng)批準(zhǔn)或合法許可，在非法地點(diǎn)進(jìn)行商業(yè)活動(dòng)（如食品攤點(diǎn)、非法搭建攤位等）。店外經(jīng)營(yíng)識(shí)別算法通過深度學(xué)習(xí)模型和特征提取技術(shù)，能夠在復(fù)雜環(huán)境下快速定位違規(guī)行為。其核心目標(biāo)是為城市管理、執(zhí)法部門提供技術(shù)支持，幫助維護(hù)公共安全和社會(huì)秩序。在實(shí)際應(yīng)用中，店外經(jīng)營(yíng)識(shí)別算法可與監(jiān)控系統(tǒng)結(jié)合，形成智能化的城市管理解決方案。

流動(dòng)攤販識(shí)別算法是一種基于圖像處理和深度學(xué)習(xí)的自動(dòng)化識(shí)別系統(tǒng)，旨在快速定位并識(shí)別街頭臨時(shí)搭建的攤販行為。通過分析圖片或視頻中的特征信息，算法能夠識(shí)別出是否存在未經(jīng)批準(zhǔn)的流動(dòng)攤販活動(dòng)。它為城市管理、執(zhí)法部門提供了一種智能化的解決方案，有效支持公共安全、社會(huì)秩序和衛(wèi)生管理工作。

旅游對(duì)象識(shí)別算法旨在從圖像中識(shí)別三類主要旅游元素：游客、旅游船和大巴車。該算法結(jié)合深度學(xué)習(xí)技術(shù)，利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）進(jìn)行訓(xùn)練，以提高識(shí)別準(zhǔn)確率。

消防通道占用算法是一種用于實(shí)時(shí)監(jiān)控和管理建筑物內(nèi)消防通道占用的智能解決方案。該算法專注于檢測(cè)施工車輛是否進(jìn)入或逗留在消防通道中，以確保緊急疏散路線暢通，保障人員安全。在高風(fēng)險(xiǎn)場(chǎng)合如工廠、寫字樓、高樓大廈等，施工車輛可能會(huì)妨礙逃生路徑，因此該算法通過攝像頭和傳感器數(shù)據(jù)分析來識(shí)別違規(guī)行為。

違停車輛識(shí)別算法通過圖像識(shí)別技術(shù)結(jié)合預(yù)設(shè)的違規(guī)規(guī)則，能夠自動(dòng)化識(shí)別違規(guī)停放的車輛，顯著提升交通執(zhí)法效率和城市管理水平。該算法在智能交通系統(tǒng)、智慧城市等領(lǐng)域有廣泛應(yīng)用，幫助相關(guān)部門更高效地管理道路和停車資源。