[發明專利]一種基于異質化縮減的云狀圖像識別方法及系統

有效

• 申請號: 202011111219.0
• 申請日: 2020-10-16
• 公開（公告）號: CN112434554B
• 公開（公告）日: 2023-08-04
• 發明（設計）人: 秦小林;彭云聰;顧勇翔;羅剛;崔小莉;葛澍;候孝振;朱遙遙
• 申請（專利權）人: 中科院成都信息技術股份有限公司
• 主分類號: G06V20/13
• 分類號: G06V20/13;G06V10/764;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/08
• 代理公司: 成都創新引擎知識產權代理有限公司 51249
• 代理人: 向群

本發明公開了一種基于異質化縮減的云狀圖像識別方法及系統，該方法：首先對原始云狀圖像進行障礙物去除和圖像增強的預處理；然后，對經過預處理后的云狀圖像進行異質化縮減處理，異質化縮減處理為根據云狀圖像總體像素分布，對所有云狀圖像進行直方圖匹配；最后，將經過異質化縮減處理后的云狀圖像輸入至訓練好的云狀圖像識別模型中進行識別，并得到相應的識別結果。因此，本發明通過對云狀圖像進行異質化縮減處理，使輸入至識別模型中的圖像更易學習和識別，從而解決地基云觀測眾包模式下存在的異質化現象。

技術領域

本發明涉及計算機視覺領域，具體設計一種基于異質化縮減的云狀圖像識別方法及統。

背景技術

隨著不斷貫徹《國務院關于印發新一代人工智能發展規劃的通知》文件精神，人工智能技術在許多領域產生了突破性的應用。天氣現象與環境氣候都是影響著人們生活的一大重要因素，小到百姓的日常生活、農業作業，大到國家軍隊的軍事行動、運輸補給，這些都會隨時因為天氣的變化而帶來巨大的影響，高效地、智能地預測云狀進行輔助天氣預測是一個重點研究方向。

傳統的地基云觀測主要靠人工目測，其存在諸多弊端。因此，地基云的自動觀測方法的研究在近年來得到了廣泛的關注，同時由于眾包模式的興起以及其低成本的特征，各地區云狀圖像更易獲取、并且覆蓋面更廣，不過與此同時，各用戶對云狀的拍照形式各異，存在光照，角度等差異并且照片中的建筑等障礙物會對識別造成困擾，這種情況稱其為異質化現象。

而現有技術中，主要針對比較局限的專業設備采集的云狀圖片，覆蓋面低的不足，并未考慮到異質化現象。因此，有必要針對眾包情形下采集的異質化云狀圖像，設計一種云狀圖像識別方案，以解決了現有技術中的覆蓋面低、精度不足等痛點。

發明內容

鑒于以上所述現有技術的不足，本發明的目的在于：針對地基云觀測眾包情形下采集的異質化云狀圖像，提供一種基于異質化縮減的云狀圖像識別方法，以解決地基云觀測眾包模式下存在的異質化現象。

為實現上述發明目的，本發明提供以下技術方案：

一種基于異質化縮減的云狀圖像識別方法，其包括以下步驟：

S1：對待識別的云狀圖像進行預處理；其中，所述預處理包括障礙物去除和圖像增強；

S2：對經過所述預處理后的云狀圖像進行異質化縮減處理；其中，所述異質化縮減處理為根據云狀圖像總體像素分布，對所有云狀圖像進行直方圖匹配；

S3：將經過所述異質化縮減處理后的云狀圖像輸入至訓練好的云狀圖像識別模型中進行識別，并得到相應的識別結果。

根據一種具體的實施方式，本發明基于異質化縮減的云狀圖像識別方法中，所述障礙物去除包括：

由原始云狀圖像四個邊界分別朝其相對的邊界，逐行地檢測每個像素點的RGB值；若行內有像素點的RGB值位于特定區間外，則進行下一行的檢測；若行內無像素點的RGB值位于特定區間外，則將該行作為關鍵行；其中，所述特定區間為天空和云層的RGB值區間；

若存在四個關鍵行，則判斷四個關鍵行之間限定的圖像面積與原始云狀圖像的圖像面積之比是否超過設定閾值，若超過，將四個關鍵行之間限定的圖像作為經所述障礙物去除后的圖像，否則丟棄所述原始云狀圖像。

根據一種具體的實施方式，本發明基于異質化縮減的云狀圖像識別方法中，所述圖像增強為拉普拉斯增強；其中，圖像變換公式為：

；

其中，為處理前的原始圖像，為處理后的增強圖像，c為常數。

根據一種具體的實施方式，本發明基于異質化縮減的云狀圖像識別方法中，，所述云狀圖像識別模型訓練時，對訓練集中的云狀圖像依次進行所述預處理與所述異質化縮減處理后，還通過隨機擦除和隨機翻轉對訓練集中的云狀圖像進行圖像增廣；