[發(fā)明專利]道路面積率的估算方法、裝置、設(shè)備及存儲介質(zhì)在審
| 申請?zhí)枺?/td> | 202011515031.2 | 申請日: | 2020-12-18 |
| 公開(公告)號: | CN112580511A | 公開(公告)日: | 2021-03-30 |
| 發(fā)明(設(shè)計)人: | 胡珊;岳曉琴;李驍;周曉穗;李振文;李孔加;胡均;楊書航;李飄燕 | 申請(專利權(quán))人: | 廣州市城市規(guī)劃設(shè)計所 |
| 主分類號: | G06K9/00 | 分類號: | G06K9/00;G06K9/32;G06K9/62;G06Q50/26;G06T7/136;G06T7/62 |
| 代理公司: | 廣州三環(huán)專利商標代理有限公司 44202 | 代理人: | 黃華蓮;郝傳鑫 |
| 地址: | 510030 廣東省*** | 國省代碼: | 廣東;44 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關(guān)鍵詞: | 道路 面積 估算 方法 裝置 設(shè)備 存儲 介質(zhì) | ||
1.一種道路面積率的估算方法,其特征在于,包括:
獲取高分辨率衛(wèi)星地圖影像的影像數(shù)據(jù);
根據(jù)所述影像數(shù)據(jù)創(chuàng)建道路訓練樣本;
根據(jù)所述道路訓練樣本構(gòu)建道路識別模型;
使用所述道路識別模型對所述影像數(shù)據(jù)進行識別,提取道路灰度圖像;
對所述道路灰度圖像進行密度分割獲取道路圖斑柵格數(shù)據(jù);
根據(jù)所述道路圖斑柵格數(shù)據(jù)估算道路面積率。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的道路面積率的估算方法,其特征在于,所述根據(jù)所述影像數(shù)據(jù)創(chuàng)建道路訓練樣本,具體包括:
從所述影像數(shù)據(jù)中選取目標區(qū)域;其中,所述目標區(qū)域包括所述影像數(shù)據(jù)中所有道路要素類型;
根據(jù)所述目標區(qū)域創(chuàng)建ROI圖層;其中,所述ROI圖層勾選了所述目標區(qū)域中所有需要識別的道路要素;
根據(jù)所述ROI圖層生成道路標簽柵格,完成所述道路訓練樣本的創(chuàng)建。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的道路面積率的估算方法,其特征在于,所述根據(jù)所述道路訓練樣本構(gòu)建道路識別模型,具體包括:
創(chuàng)建深度學習模型,并設(shè)置初始參數(shù);
根據(jù)所述道路訓練樣本訓練所述深度學習模型;
將訓練好的深度學習模型作為所述道路識別模型。
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的道路面積率的估算方法,其特征在于,所述使用所述道路識別模型對所述影像數(shù)據(jù)進行識別,提取道路灰度圖像,具體包括:
在遙感圖像處理平臺的深度學習向?qū)е袌?zhí)行分類;
在彈出的對話框中選擇所述影像數(shù)據(jù)以及所述道路識別模型;
設(shè)置道路柵格的輸出路徑,提取所述道路灰度圖像。
5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的道路面積率的估算方法,其特征在于,所述對所述道路灰度圖像進行密度分割獲取道路圖斑柵格數(shù)據(jù),具體包括:
通過遙感圖像處理平臺的密度分割工具,人工拖動分割閾值條判斷或者選擇自動調(diào)整分割閾值對所述道路灰度圖像進行密度分割;
將密度分割之后的道路灰度圖像輸出保存,得到所述道路圖斑柵格數(shù)據(jù)。
6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的道路面積率的估算方法,其特征在于,所述根據(jù)所述道路圖斑柵格數(shù)據(jù)估算道路面積率,具體為:
通過遙感圖像處理平臺的快速計算選項,查看所述道路圖斑柵格數(shù)據(jù)中的道路占比,將所述道路占比作為所述道路面積率。
7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的道路面積率的估算方法,其特征在于,所述獲取高分辨率衛(wèi)星地圖影像的影像數(shù)據(jù),具體包括:
通過地圖下載器框選研究范圍;
選擇下載類型、影像級別以及數(shù)據(jù)類型;
下載數(shù)據(jù),獲取所述高分辨率衛(wèi)星地圖影像的影像數(shù)據(jù)。
8.一種道路面積率的估算裝置,其特征在于,包括:
影像數(shù)據(jù)獲取模塊,用于獲取高分辨率衛(wèi)星地圖影像的影像數(shù)據(jù);
訓練樣本創(chuàng)建模塊,用于根據(jù)所述影像數(shù)據(jù)創(chuàng)建道路訓練樣本;
識別模型構(gòu)建模塊,用于根據(jù)所述道路訓練樣本構(gòu)建道路識別模型;
灰度圖像提取模塊,用于使用所述道路識別模型對所述影像數(shù)據(jù)進行識別,提取道路灰度圖像;
圖斑柵格數(shù)據(jù)獲取模塊,用于對所述道路灰度圖像進行密度分割獲取道路圖斑柵格數(shù)據(jù);
面積率估算模塊,用于根據(jù)所述道路圖斑柵格數(shù)據(jù)估算道路面積率。
9.一種終端設(shè)備,其特征在于,所述終端設(shè)備包括存儲器、處理器以及存儲在所述存儲器中且被配置為由所述處理器執(zhí)行的計算機程序,所述計算機程序由所述處理器執(zhí)行時實現(xiàn)如權(quán)利要求1至7任一項所述的道路面積率的估算方法。
10.一種計算機可讀存儲介質(zhì),其特征在于,所述計算機可讀存儲介質(zhì)中存儲有計算機程序,所述計算機程序被執(zhí)行時實現(xiàn)如權(quán)利要求1至7任一項所述的道路面積率的估算方法。
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