裸土覆蓋檢測演算法是一種先進的影像識別技術，裸土覆蓋檢測演算法透過安裝在現場的監控攝像頭自動捕捉影片或影像，進而識別出裸露土壤區域。該演算法的核心在於利用CNN的強大特徵提取能力，對影像中的裸露土壤進行精確識別。一旦識別到裸露土堆，演算法將計算其面積，並與預設的閾值進行比較，如果裸露土堆面積超過設定閾值，系統將自動進行截圖並上報給相關部門，以便及時採取措施。該演算法可以與現有的城市監控系統無縫整合，無需大規模改造，降低了實施成本。透過實時監測裸露土壤，及時採取覆蓋措施，有效減少了揚塵汙染，提升了城市環境衛生質量。
隨著城市化程序的不斷加快，城市環境問題日益突出，其中裸露土壤問題尤為嚴重。裸露土壤不僅影響城市美觀，還可能引起揚塵汙染，對空氣質量和居民健康造成影響。為了有效解決這一問題，一種基於卷積神經網路（CNN）的視覺演算法——裸土覆蓋檢測演算法應運而生。裸露土壤往往是施工安全管理的盲點，該演算法的應用有助於及時發現安全隱患，減少施工事故的發生。
裸土覆蓋檢測演算法的提出和應用，標誌著智慧視覺監控技術在城市環境管理領域的新突破。它不僅提高了城市管理的智慧化水平，也為居民創造了更加宜居的城市環境。CNN的深度學習能力使得演算法能夠準確地區分裸露土堆和其他物體，減少誤報和漏報。實時監測和識別能力使得一旦發現問題，可以迅速響應，提高了處理效率。為城市規劃和管理提供了重要的技術支援，有助於合理規劃城市土地使用，最佳化城市佈局。透過大資料分析裸露土壤的分佈和變化趨勢，為政府制定相關政策提供了科學依據。