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[發(fā)明專利]道路智能提取方法和裝置、提取模型構建方法及混合導航系統(tǒng)在審

專利信息
申請?zhí)枺?/td> 201710014416.2 申請日: 2017-01-09
公開(公告)號: CN108288014A 公開(公告)日: 2018-07-17
發(fā)明(設計)人: 史川 申請(專利權)人: 北京四維圖新科技股份有限公司
主分類號: G06K9/00 分類號: G06K9/00;G06K9/62;G06F17/30;G01C21/36
代理公司: 北京市天璽沐澤專利代理事務所(普通合伙) 11532 代理人: 謝鑫
地址: 100028 北京市海淀*** 國省代碼: 北京;11
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摘要:
搜索關鍵詞: 標注 道路提取 衛(wèi)星影像 智能提取 構建 學習 數(shù)據(jù)庫 卷積神經網絡 衛(wèi)星影像圖像 道路中心線 方法和裝置 導航系統(tǒng) 模型構建 圖片提取 遙感影像 中心坐標 矢量 矢量化 正確率 遍歷 柵格 矯正 串聯(lián) 返回 圖片
【說明書】:

一種基于深度學習的衛(wèi)星影像道路智能提取方法及裝置,方法為:選擇部分衛(wèi)星影像圖片,將圖片中的道路用特定顏色進行標注,構建標注數(shù)據(jù)庫;采用卷積神經網絡進行自主學習,構建并利用學習模型對于新輸入的衛(wèi)星影像圖像進行道路提取;對道路提取的結果進行判斷,如果是正確,則進行道路柵格矢量化,否則返回標注數(shù)據(jù)庫進行重新標注和學習;對提取出來的道路,遍歷每條道路進行道路中心線提取,串聯(lián)中心坐標形成矢量道路線。本發(fā)明通過提供大量的標注數(shù)據(jù)進行自主學習,然后對于新輸入的衛(wèi)星影像圖片提取道路,并判斷提取的結果,不斷矯正錯誤,提高遙感影像道路提取的正確率和召回率。

技術領域

本發(fā)明涉及圖像識別領域,具體的,涉及利用基于深度學習的方法對衛(wèi)星影像進行道路提取的方法和裝置。

背景技術

現(xiàn)有技術中對于道路識別,可以采用基于圖像分割的方法,或者有限元方法。對于基于圖像分割的方法,是根據(jù)一定的算法,比如K均值聚類算法、模糊C均值聚類算法等,將圖像分割成有意義的斑塊,根據(jù)斑塊的特征進行道路的識別,提取道路片段或者道路種子點。但是該方法依賴于高分辨率的遙感影像,計算量大,自動分類困難。而有限元方法,大多集中在利用道路的幾何特征性上,在低(邊緣探測和紋理分析)、中(對低層次結果分析、選擇和綜合)進行,其中部分研究結合道路模型、道路有關的知識和規(guī)則進行,但總體效果不明顯。

上述算法存在通用性不強,對于不同分辨率或者不同季節(jié)的遙感影像存在很大的提取偏差的缺陷。

因此,如何能夠克服現(xiàn)有技術的缺陷,提高遙感影像道路自動提取的效率,成為現(xiàn)有技術亟需解決的技術問題。

發(fā)明內容

有鑒于此,本發(fā)明提供一種基于深度學習的衛(wèi)星影像道路智能提取方法和裝置,不依賴于傳統(tǒng)的圖像分割邊緣提取等算法,通過提供大量的標注數(shù)據(jù),讓程序自主學習,不斷矯正錯誤,提高遙感影像道路提取的正確率和召回率

其中,本發(fā)明公開的一種基于深度學習的衛(wèi)星影像道路智能提取方法包括如下步驟:

選擇部分衛(wèi)星影像圖片,將圖片中的道路用特定顏色進行標注,從而得到訓練樣本,并構建標注數(shù)據(jù)庫;

利用對于訓練樣本,采用卷積神經網絡的方法進行自主學習,并構建學習模型,并利用所述學習模型對于新輸入的衛(wèi)星影像圖像進行道路提取;

對于提取出來的道路,遍歷每條道路進行道路中心線提取,即提取每條道路取寬度的中值,將中值像素點坐標作為矢量化后道路線的節(jié)點坐標,串聯(lián)所述節(jié)點坐標形成矢量道路線。

可選的,基于上述技術方案,將待訓練圖片中的道路用特定顏色進行標注,從而得到訓練樣本,包括:將待訓練圖片中的道路用特定顏色進行面狀覆蓋,其它則覆蓋成半透明的顏色。

可選的,采用卷積神經網絡的方法進行自主學習,并構建學習模型,包括:首先自下而上進行非監(jiān)督學習,在學習得到第n-1層后,將n-1層的輸出作為第n層的輸入,訓練第n層,由此分別得到各層的參數(shù);然后再自上向下進行監(jiān)督學習,基于第一步得到的各層參數(shù)進一步優(yōu)化整個多層模型的參數(shù)。

可選的,基于上述技術方案,學習及提取道路步驟之后,對道路柵格矢量化步驟之前,還需要對提取出來的道路進行判斷,包括:

對道路提取的結果進行判斷,如果是正確,則進行道路柵格矢量化,否則返回標注數(shù)據(jù)庫構建步驟,將該提取結果錯誤的原始衛(wèi)星影像圖片作為訓練樣本重新進行標注,以對提取模型進行訓練。

本發(fā)明還公開了一種基于深度學習的衛(wèi)星影像道路智能提取裝置,該裝置包括如下單元:

訓練樣本標注單元:用于選擇部分衛(wèi)星影像圖片,將圖片中的道路用特定顏色進行標注,從而得到訓練樣本,并構建標注數(shù)據(jù)庫;

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