[發明專利]基于生成對抗網絡的無人機影像道路信息提取方法

在審

• 申請號: 201811177609.0
• 申請日: 2018-10-10
• 公開（公告）號: CN109344778A
• 公開（公告）日: 2019-02-15
• 發明（設計）人: 何磊;舒紅平
• 申請（專利權）人: 成都信息工程大學
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/62
• 代理公司: 成都方圓聿聯專利代理事務所(普通合伙) 51241
• 代理人: 李鵬

1.一種基于生成對抗網絡的無人機影像道路信息提取方法，其特征在于,具體步驟如下：

步驟1，獲取訓練數據

將處理后的無人機遙感圖像裁剪成n×n大小的一系列遙感圖像，然后制作標記出道路區域的標簽圖像，將各遙感圖像及其對應的標簽圖像作為訓練數據；

步驟2，構建生成網絡

在生成網絡中，對于n×n大小的RGB圖像遙感圖像經過一個端到端訓練的圖像分割網絡，經過卷積與反卷積操作，得到大小為n×n的概率特征圖；

步驟3，構建判別網絡

1)將訓練數據中n×n大小的遙感圖像輸入到步驟2構建的生成網絡中，得到輸出特征圖，將輸出特征圖與n×n大小的遙感圖像分別經過一次卷積操作，將卷積得到的特征圖連接起來作為判別網絡的輸入，經過判別網絡之后得到一個介于0和1之間的輸出，判別網絡將此輸入當做是假圖像的輸入，此時判別網絡的期望輸出為0，判別網絡輸出與此時的期望輸出相減得到誤差；

2)將訓練數據中n×n大小的遙感圖像及其對應的標簽圖像分別經過一次卷積操作，然后將卷積得到的特征圖連接起來作為判別網絡的輸入，經過判別網絡之后得到一個介于0和1之間的輸出，判別網絡將此輸入當做是真實圖像的輸入，此時判別網絡的期望輸出為1，判別網絡輸出與此時的期望輸出相減得到誤差；

步驟4，更新參數

將步驟3得到的誤差反向傳播，更新生成網絡和判別網絡參數。

步驟5，網絡訓練

步驟1得到的訓練數據中的所有遙感圖像以及各自對應的標簽圖像，經過步驟2、3，對生成網絡進行訓練，使生成對抗網絡中的生成網絡與判別網絡達到一個平衡狀態，生成網絡產生的輸出特征圖即假圖與標簽圖像差異很小，以至于判別網絡也判別不了其輸入的圖像是來自于標簽圖像還是來自于生成網絡所產生的輸出特征圖即假圖；

步驟6，提取信息

將達到平衡狀態下的生成對抗網絡中的生成網絡單獨取出來進行應用，將無人機拍攝到的遙感圖像裁剪成n×n大小的一系列高分辨率遙感圖像，并將其作為輸入，從而獲得生成網絡的輸出特征圖作為分割結果，也就是所提取的道路信息區域圖像。

步驟7，形態學處理

對提取的道路信息區域圖像進行形態學處理，對提取的道路信息進行去噪處理，增強道路顯示效果。