[發(fā)明專利]一種融入語義模型的遙感圖像油罐檢測方法

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201910432527.4
• 申請日: 2019-05-23
• 公開（公告）號: CN110321794B
• 公開（公告）日: 2023-02-28
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 陳依彼;陳岑;陳建國;段明星;李肯立;李克勤;張堯?qū)W
• 申請（專利權(quán)）人: 湖南大學(xué)
• 主分類號: G06V20/10
• 分類號: G06V20/10;G06V10/764;G06V10/80;G06V10/82
• 代理公司: 深圳市中原力和專利商標(biāo)事務(wù)所(普通合伙) 44289
• 代理人: 胡國良

本發(fā)明公開了一種融入語義模型的遙感圖像油罐檢測方法。所述方法包括以下步驟：采集數(shù)據(jù)：獲取遙感圖像樣本數(shù)據(jù)并進(jìn)行預(yù)處理；構(gòu)建模型：構(gòu)建油罐檢測模型和語義模型；模型訓(xùn)練：將所述處理后的圖像輸入到所述油罐檢測模型中進(jìn)行訓(xùn)練，得到特征圖以及特征圖檢測信息，將所述預(yù)處理后的圖像分類信息建立關(guān)系，保存并建立情景知識庫，將所述情景知識庫的信息關(guān)系輸入到所述語義模型中進(jìn)行訓(xùn)練，得到圖像情景上下文信息；及模型融合：將所述特征圖的檢測信息與所述圖像情景上下文信息進(jìn)行融合。采用這種方法，油罐檢測根據(jù)不同圖像尺度運(yùn)行，增強(qiáng)了圖像信息，實(shí)現(xiàn)了更好的油罐檢測精度。

【技術(shù)領(lǐng)域】

本發(fā)明屬于圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，特別涉及一種融入語義模型的遙感圖像油罐檢測方法。

【背景技術(shù)】

隨著人工智能的不斷發(fā)展，目標(biāo)檢測已經(jīng)受到學(xué)術(shù)界、工業(yè)界的廣泛關(guān)注。油罐作為資源存儲(chǔ)的重要工具，針對遙感圖像的油罐檢測對于軍事、地理等方面都提供極大幫助。傳統(tǒng)的油罐目標(biāo)檢測方法通常是候選目標(biāo)區(qū)域，用訓(xùn)練模型提取特征并將對象分類到不同的類別，獲得分類區(qū)域的邊界框進(jìn)行檢測，受到拍攝角度、氣候條件以及目標(biāo)密度的影響，至今未能具有一種通用的方法來檢測遙感圖像中的油罐與圖像情景上下文信息相融合。

目前，比較常用的檢測油罐的方法主要通過CNN模型提取周圍特征與局部特征相結(jié)合、使用BING技術(shù)獲得候選目標(biāo)區(qū)域、使用圖形的超像素分割等。這些方法在某些方面產(chǎn)生了比較好的效果，但是遙感圖像受到很多因素的影響，需要設(shè)計(jì)一種能夠?qū)⑦b感圖像的目標(biāo)與圖像情景上下文信息相融入的方法。

【發(fā)明內(nèi)容】

本發(fā)明提供了一種融入語義模型的遙感圖像油罐檢測方法，其目的在于，設(shè)計(jì)一種能夠遙感圖像的目標(biāo)與圖像情景上下文信息相融入的方法，運(yùn)用深度學(xué)習(xí)來提高油罐檢測的精度，克服傳統(tǒng)油罐檢測不能與圖像情景上下文信息相融入的問題。

本發(fā)明提供了一種融入語義模型的遙感圖像油罐檢測方法。一種融入語義模型的遙感圖像油罐檢測方法，包括如下步驟：采集數(shù)據(jù)：獲取遙感圖像樣本數(shù)據(jù)并對所述遙感圖像樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，得到預(yù)處理后的圖像；構(gòu)建模型：構(gòu)建構(gòu)建油罐檢測模型和語義模型；模型訓(xùn)練：將步驟采集數(shù)據(jù)所得的預(yù)處理后的圖像輸入到步驟構(gòu)建模型的油罐檢測模型中進(jìn)行訓(xùn)練，得到特征圖以及特征圖檢測信息，將所述預(yù)處理后的圖像分類信息建立關(guān)系，保存并建立情景知識庫，將所述情景知識庫的信息關(guān)系輸入到步驟構(gòu)建模型的語義模型中進(jìn)行訓(xùn)練，得到圖像情景上下文信息；及模型融合：將步驟模型訓(xùn)練所得的特征圖的檢測信息與圖像情景上下文信息進(jìn)行融合，實(shí)現(xiàn)油罐檢測與圖像情景上下文信息融入。

在本發(fā)明所提供一種融入語義模型的遙感圖像油罐檢測方法的一種較佳實(shí)施例中，在步驟采集數(shù)據(jù)中，遙感圖像樣本數(shù)據(jù)包括遙感圖像以及預(yù)處理后的圖像，其獲取包括如下步驟：提供油罐檢測過程中獲得的遙感圖像；對步驟S111提供的遙感圖像進(jìn)行預(yù)處理(區(qū)域標(biāo)注信息)得到預(yù)處理后的圖像：{目標(biāo)邊框中心坐標(biāo)為Tx、Ty，目標(biāo)邊框的寬為W以及目標(biāo)邊框的高為H，以及分類信息C}。

在本發(fā)明所提供一種融入語義模型的遙感圖像油罐檢測方法的一種較佳實(shí)施例中，在步驟構(gòu)建模型中的油罐檢測模型加載了權(quán)值文件，僅加載在batch norm層和卷積層，這些層的權(quán)值與網(wǎng)絡(luò)中對應(yīng)的層順序完全相同存儲(chǔ)。