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[發明專利]地物識別方法、裝置、存儲介質及終端在審

專利信息
申請號: 202011023367.7 申請日: 2020-09-25
公開(公告)號: CN112287756A 公開(公告)日: 2021-01-29
發明(設計)人: 焦士琦;宋寬;姜文聰;徐魯冰;魏澤強;胡畔;譚文軒;彭珺;高強;李苗苗;吳江;張甲偉;蘇少男;張艷忠;杜騰騰;簡敏;莊瑩;徐春萌;彭欣;張弓;顧竹 申請(專利權)人: 北京佳格天地科技有限公司
主分類號: G06K9/00 分類號: G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08
代理公司: 北京恒博知識產權代理有限公司 11528 代理人: 范勝祥
地址: 100080 北京市海淀區*** 國省代碼: 北京;11
權利要求書: 查看更多 說明書: 查看更多
摘要:
搜索關鍵詞: 地物 識別 方法 裝置 存儲 介質 終端
【權利要求書】:

1.一種地物識別方法,其特征在于,所述方法包括:

基于主成分分析PCA算法對第一遙感影像和第二遙感影像進行融合處理得到融合影像;其中,所述第一遙感影像與所述第二遙感影像為不同時刻同一地理區域的遙感影像;

基于預設的新增地物識別模型對所述融合影像進行處理得到新增地物的識別結果。

2.根據權利要求1所述的方法,其特征在于,所述第一遙感影像與所述第二遙感影像包含的地物不同,所述新增地物的識別結果為所述第二遙感影像相比于所述第一遙感影像的新增地物的位置信息。

3.根據權利要求1所述的方法,其特征在于,所述第一遙感影像與所述第二遙感影像包含的地物相同,通過顯示單元顯示提醒信息。

4.根據權利要求1所述的方法,其特征在于,所述基于主成分分析PCA算法對第一遙感影像和第二遙感影像進行融合處理得到融合影像之前,還包括:

獲取所述第一遙感影像和所述第二遙感影像;

所述基于主成分分析PCA算法對第一遙感影像和第二遙感影像進行融合處理得到融合影像,包括:

對所述第一遙感影像進行裁切處理得到多個第一小塊影像,以及對所述第二遙感影像進行裁切處理得到多個第二小塊影像;

基于所述PCA算法對所述多個第一小塊影像和所述多個第二小塊影像進行融合處理得到所述融合影像。

5.根據權利要求4所述的方法,其特征在于,所述對所述第一遙感影像進行裁切處理得到多個第一小塊影像,以及對所述第二遙感影像進行裁切處理得到多個第二小塊影像之后,所述基于所述PCA算法對所述多個第一小塊影像和所述多個第二小塊影像進行融合處理得到所述融合影像之前,還包括:

對所述多個第一小塊影像和所述多個第二小塊影像分別進行預處理;其中,所述第一小塊影像與所述第二小塊影像一一對應,所述預處理包括以下至少一項:拉伸、亮度調節、色調調節。

6.根據權利要求1所述的方法,其特征在于,所述基于預設的新增地物識別模型對所述融合影像進行處理得到新增地物的識別結果之前,還包括:

基于所述PCA算法對第一樣本影像和第二樣本影像進行融合處理得到多個樣本融合影像;所述第一樣本影像與所述第二樣本影像為不同時刻同一地理區域的遙感影像,所述第一樣本影像與所述第二樣本影像包含的地物不同;

基于預設的地物識別模型對多個融合標注影像進行訓練得到所述預設的新增地物識別模型;其中,所述預設的地物識別模型是由單一時刻的樣本影像訓練得到,所述融合標注影像由所述樣本融合影像經過人工標注處理后得到,所述人工標注處理是指對所述樣本融合影像的新增地物進行位置標注。

7.根據權利要求6所述的方法,其特征在于,所述基于所述PCA算法對第一樣本影像和第二樣本影像進行融合處理得到多個樣本融合影像之前,還包括:

獲取所述第一樣本影像和所述第二樣本影像;

所述基于所述PCA算法對第一樣本影像和第二樣本影像進行融合處理得到多個樣本融合影像,包括:

對所述第一樣本影像進行裁切處理得到多個第一樣本小塊影像,以及對所述第二樣本影像進行裁切處理得到多個第二樣本小塊影像;

分別對所述多個第一樣本小塊影像和所述多個第二樣本小塊影像進行預處理,并基于所述PCA算法對預處理后的多個第一樣本小塊影像和預處理后的多個第二樣本小塊影像進行融合處理得到所述多個樣本融合影像。

8.根據權利要求6所述的方法,其特征在于,所述基于預設的地物識別模型對多個融合標注影像進行訓練得到所述預設的新增地物識別模型之前,還包括:

獲取第三樣本影像,并對所述第三樣本影像進行裁切處理得到多個第三樣本小塊影像;

對所述多個第三樣本小塊影像進行預處理,并基于目標檢測Cascade R-CNN模型對多個樣本標注影像進行訓練得到所述預設的地物識別模型;其中,所述樣本標注影像由預處理后的第三樣本小塊影像經過人工標注處理后得到,所述樣本標注影像中包含地物的位置標識。

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