[發(fā)明專利]一種遙感圖像中目標(biāo)對(duì)象的識(shí)別方法及其存儲(chǔ)介質(zhì)和系統(tǒng)

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202110237674.3
• 申請(qǐng)日: 2021-03-04
• 公開（公告）號(hào): CN112597983B
• 公開（公告）日: 2021-05-14
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 李杰雄;黃江峰;姚康寧;唐恒釗;彭宏程
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 湖南航天捷誠(chéng)電子裝備有限責(zé)任公司
• 主分類號(hào): G06K9/00
• 分類號(hào): G06K9/00;G06K9/46;G06N3/02
• 代理公司: 長(zhǎng)沙市護(hù)航專利代理事務(wù)所(特殊普通合伙) 43220
• 代理人: 莫曉齊

1.一種遙感圖像中目標(biāo)對(duì)象的識(shí)別方法，其特征在于，所述方法包括以下步驟：

S1、在遙感圖像中確定需要進(jìn)行超分辨率重建的復(fù)雜背景圖像區(qū)域，其中所述復(fù)雜背景圖像區(qū)域包含對(duì)目標(biāo)對(duì)象的識(shí)別形成干擾的影像信息，具體包括：

S11、提取遙感圖像中的紋理特征，生成與所述遙感圖像對(duì)應(yīng)的紋理圖像；

S12、利用預(yù)先設(shè)置的紋理特征識(shí)別模型，確定所述紋理圖像中的不規(guī)則紋理區(qū)域，其中所述不規(guī)則紋理區(qū)域包含密集的不規(guī)則紋理特征，具體包括：

S121、利用預(yù)先設(shè)置的紋理特征識(shí)別模型將所述紋理圖像劃分成多個(gè)待識(shí)別紋理區(qū)域，其中所述紋理特征識(shí)別模型為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，且所述待識(shí)別紋理區(qū)域的格式與預(yù)先設(shè)置的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型匹配；

S122、從所劃分的多個(gè)待識(shí)別紋理區(qū)域中選擇一個(gè)待識(shí)別紋理區(qū)域；

S123、利用所述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型生成與所選擇的待識(shí)別紋理區(qū)域中的多個(gè)紋理圖像區(qū)域分別對(duì)應(yīng)的第一向量，其中所述第一向量包括以下參數(shù)：所述第一向量所對(duì)應(yīng)的紋理圖像區(qū)域的橫坐標(biāo)、所述第一向量所對(duì)應(yīng)的紋理圖像區(qū)域的縱坐標(biāo)、所述第一向量所對(duì)應(yīng)的紋理圖像區(qū)域的寬度、所述第一向量所對(duì)應(yīng)的紋理圖像區(qū)域的高度以及所述第一向量所對(duì)應(yīng)的紋理圖像區(qū)域?yàn)椴灰?guī)則紋理區(qū)域的置信度；

S124、根據(jù)所述第一向量中包含的參數(shù)，在所選擇的待識(shí)別紋理區(qū)域中確定不規(guī)則紋理區(qū)域；

S13、在所述遙感圖像中確定與所述不規(guī)則紋理區(qū)域?qū)?yīng)的復(fù)雜背景圖像區(qū)域；

S2、根據(jù)所述復(fù)雜背景圖像區(qū)域，生成與所述復(fù)雜背景圖像區(qū)域?qū)?yīng)的高分辨率圖像，其中所述高分辨率圖像的像素?cái)?shù)高于所述復(fù)雜背景圖像區(qū)域的像素?cái)?shù)；

S3、利用預(yù)先設(shè)置的第一目標(biāo)對(duì)象識(shí)別模型，在所述高分辨率圖像中識(shí)別目標(biāo)對(duì)象。

2.如權(quán)利要求1所述的遙感圖像中目標(biāo)對(duì)象的識(shí)別方法，其特征在于，所述步驟S13的具體實(shí)現(xiàn)方式包括：

S131、確定所述不規(guī)則紋理區(qū)域在紋理圖像中的位置信息以及寬高信息；

S132、根據(jù)所述不規(guī)則紋理區(qū)域在紋理圖像中的位置信息以及寬高信息，確定所述復(fù)雜背景圖像區(qū)域在遙感圖像中的位置信息以及寬高信息。

3.如權(quán)利要求2所述的遙感圖像中目標(biāo)對(duì)象的識(shí)別方法，其特征在于，所述步驟S3的具體實(shí)現(xiàn)方式包括：

S31、將所述高分辨率圖像劃分成多個(gè)待識(shí)別圖像區(qū)域，其中所述待識(shí)別圖像區(qū)域的格式與預(yù)先設(shè)置的第一目標(biāo)對(duì)象識(shí)別模型匹配；

S32、從所劃分的多個(gè)待識(shí)別圖像區(qū)域中選擇一個(gè)待識(shí)別圖像區(qū)域；

S33、利用所述第一目標(biāo)對(duì)象識(shí)別模型生成與所選擇的待識(shí)別圖像區(qū)域中的多個(gè)圖像區(qū)域分別對(duì)應(yīng)的第二向量，其中所述第二向量包括以下參數(shù)：所述第二向量所對(duì)應(yīng)的圖像區(qū)域的橫坐標(biāo)、所述第二向量所對(duì)應(yīng)的圖像區(qū)域的縱坐標(biāo)、所述第二向量所對(duì)應(yīng)的圖像區(qū)域的寬度、所述第二向量所對(duì)應(yīng)的圖像區(qū)域的高度以及所述第二向量所對(duì)應(yīng)的圖像區(qū)域?yàn)槟繕?biāo)對(duì)象的置信度；

S34、根據(jù)所述第二向量中包含的參數(shù)，在所選擇的待識(shí)別圖像區(qū)域中識(shí)別目標(biāo)對(duì)象。

4.如權(quán)利要求3所述的遙感圖像中目標(biāo)對(duì)象的識(shí)別方法，其特征在于，還包括利用預(yù)先設(shè)置的第二目標(biāo)對(duì)象識(shí)別模型對(duì)所述遙感圖像中目標(biāo)對(duì)象直接進(jìn)行識(shí)別，并根據(jù)高分辨率圖像中所識(shí)別的目標(biāo)對(duì)象對(duì)關(guān)于遙感圖像中目標(biāo)對(duì)象直接識(shí)別的識(shí)別結(jié)果進(jìn)行修正。

5.如權(quán)利要求4所述的遙感圖像中目標(biāo)對(duì)象的識(shí)別方法，其特征在于，根據(jù)高分辨率圖像中所識(shí)別的目標(biāo)對(duì)象對(duì)關(guān)于遙感圖像中目標(biāo)對(duì)象直接識(shí)別的識(shí)別結(jié)果進(jìn)行修正的具體實(shí)現(xiàn)方式包括：

S41、確定所述高分辨率圖像中所識(shí)別的目標(biāo)對(duì)象在所述高分辨率圖像中的第一位置信息；

S42、根據(jù)所確定的第一位置信息，確定所述高分辨率圖像中的目標(biāo)對(duì)象在所述遙感圖像中的第二位置信息；

S43、根據(jù)所述第二位置信息對(duì)步驟S3中的所述遙感圖像的識(shí)別結(jié)果進(jìn)行修正。