(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210676691.1 (22)申请日 2022.06.15 (71)申请人 中国电信股份有限公司 地址 100033 北京市西城区金融街31号 (72)发明人 高招辉　张伟　施嘉韦　钟人杰　 (74)专利代理 机构 北京同达信恒知识产权代理 有限公司 1 1291 专利代理师 贺迎辉 (51)Int.Cl. G06V 20/10(2022.01) G06V 10/74(2022.01) G06V 10/764(2022.01) G06V 10/82(2022.01) G06Q 50/26(2012.01) (54)发明名称 一种检测宅基地 合规的方法及装置 (57)摘要 本申请涉及数字化处理技术领域， 公开了一 种检测宅基地合规的方法及装置， 包括： 首先获 取待检测宅基地的预设指标的信息， 以及将待检 测宅基地当前时刻 的图像与待检测宅基地当前 时刻之前的指定时刻的 图像进行图像对比， 然后 根据图像对比的结果， 对待检测宅基地的预设指 标的信息进行调整， 再基于调整结果和预先训练 好的最小二乘支持向量机模型， 确定待检测宅基 地的指标的异常信息后， 继续基于指标的异常信 息和预先训练好的分类函数， 确定待检测宅基地 是否合规， 从而可 以准确判断宅基地是否合规， 使得农村宅改土地使用更加合理。 权利要求书2页 说明书10页 附图6页 CN 114937207 A 2022.08.23 CN 114937207 A 1.一种检测宅基地 合规的方法， 其特 征在于， 所述方法包括： 获取待检测宅基地的预设指标的信 息， 以及将所述待检测宅基地当前时刻的图像与 所 述待检测宅基地当前时刻之前的指定时刻的图像进行图像对比； 根据图像对比的结果， 对所述待检测宅基地的预设指标的信息进行调整； 基于调整结果和预先训练好的最小二乘支持向量机模型， 确定所述待检测宅基地的指 标的异常信息； 基于指标的异常信息和预 先训练好的分类函数， 确定所述待检测宅基地是否合 规。 2.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 在获取待检测宅基地的预设指标的信 息之 前， 所述方法还 包括： 对所述待检测宅基地的预设指标进行定义。 3.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 将所述待检测宅基地当前时刻的图像与 所 述待检测宅基地当前时刻之前的指定时刻的图像进行图像对比， 包括： 将所述待检测宅基地当前时刻的图像与所述待检测宅基地当前时刻之前的指定时刻 的图像分别进行降噪处 理后， 输入至预 先训练好的卷积神经网络 。 4.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述图像对比的结果包括宅基地的高度 时， 所述根据图像对比的结果， 对所述待检测宅基地的预设指标的信息进行调整， 包括： 将图像对比的结果中宅基地的高度和获取到的所述待检测宅基地的高度的加权求和 结果作为所述待检测宅基地的最终高度。 5.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述基于指标的异常信 息和预先训练好的 分类函数， 确定所述待检测宅基地是否合 规， 包括： 将所述指标的异常信 息映射到超平面中， 根据预先训练好的分类函数对超平面进行划 分； 基于划分结果确定所述待检测宅基地是否合 规。 6.一种检测宅基地 合规的装置， 其特 征在于， 所述装置包括： 获取模块， 用于获取待检测宅基地的预设指标的信息， 以及将所述待检测宅基地当前 时刻的图像与所述待检测宅基地当前时刻之前的指定时刻的图像进行图像对比； 处理模块， 用于根据图像对比的结果， 对所述待检测宅基地的预设指标的信息进行调 整； 第一确定模块， 用于基于调整结果和预先训练好的最小二乘支持向量机模型， 确定所 述待检测宅基地的指标的异常信息； 第二确定模块， 用于基于指标的异常信息和预先训练好的分类函数， 确定所述待检测 宅基地是否合 规。 7.根据权利要求6所述的装置， 其特 征在于， 所述获取模块还用于： 对所述待检测宅基地的预设指标进行定义。 8.根据权利要求6所述的装置， 其特 征在于， 所述第二确定模块具体用于： 将所述指标的异常信 息映射到超平面中， 根据预先训练好的分类函数对超平面进行划 分； 基于划分结果确定所述待检测宅基地是否合 规。 9.一种电子设备， 其特 征在于， 包括：权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114937207 A 2处理器； 用于存储所述处 理器可执行指令的存 储器； 其中， 所述处理器被配置为执行所述指令， 以实现如权利要求1至5中任一项所述的检 测宅基地 合规的方法。 10.一种计算机存储介质， 其特征在于， 当所述计算机存储介质中的指令由处理器执行 时， 使得能够执 行如权利要求1至 5中任一项所述的检测宅基地 合规的方法。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114937207 A 3