[發(fā)明專利]一種結(jié)構(gòu)增強(qiáng)的半監(jiān)督在線地圖生成方法

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• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202110259938.5
• 申請(qǐng)日: 2021-03-10
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN113076806A
• 公開(kāi)（公告）日: 2021-07-06
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 耿江屹;高晨婧
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 湖北星地智鏈科技有限公司
• 主分類號(hào): G06K9/00
• 分類號(hào): G06K9/00;G06K9/62;G06T11/20
• 代理公司: 重慶市信立達(dá)專利代理事務(wù)所(普通合伙) 50230
• 代理人: 包曉靜

1.一種結(jié)構(gòu)增強(qiáng)的半監(jiān)督在線地圖生成方法，其特征在于，包括如下具體步驟：

步驟1：利用已有的遙感影像、地圖數(shù)據(jù)集，或者通過(guò)谷歌地圖提供的API獲取遙感影像和即成地圖這兩種圖像資源并進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，獲取到的兩種圖像資源之間存在部分樣本的映射關(guān)系，根據(jù)配對(duì)與否，通過(guò)文件組織結(jié)構(gòu)劃分為配對(duì)樣本和非配對(duì)樣本，構(gòu)建半監(jiān)督訓(xùn)練數(shù)據(jù)集；

步驟2：利用Structure-guided Semi-Supervised Online Map AutomaticGenerating Model Based on GAN模型(簡(jiǎn)稱S2OM)對(duì)半監(jiān)督訓(xùn)練數(shù)據(jù)集進(jìn)行學(xué)習(xí)；

步驟3：輸入其他經(jīng)過(guò)標(biāo)準(zhǔn)化處理后的遙感影像，使用S2OM模型進(jìn)行地圖生成。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種結(jié)構(gòu)增強(qiáng)的半監(jiān)督在線地圖生成方法，其特征在于，所述利用S2OM模型對(duì)半監(jiān)督數(shù)據(jù)集進(jìn)行學(xué)習(xí)包含以下步驟：首先利用S2OM對(duì)半監(jiān)督訓(xùn)練數(shù)據(jù)集的非配對(duì)樣本進(jìn)行非監(jiān)督學(xué)習(xí)階段，在利用S2OM對(duì)半監(jiān)督訓(xùn)練數(shù)據(jù)集的配對(duì)樣本進(jìn)行監(jiān)督學(xué)習(xí)階段。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種結(jié)構(gòu)增強(qiáng)的半監(jiān)督在線地圖生成方法，其特征在于：所述S2OM模型包含兩組生成器和識(shí)別器，一組生成器和識(shí)別器用于生成地圖和判斷地圖真實(shí)性，分別稱為Grm和Dm，另一組生成器和識(shí)別器用于生成遙感影像和判斷遙感影像真實(shí)性，分別稱為Gmr和Dr。

4.根據(jù)權(quán)利要求2所述的一種結(jié)構(gòu)增強(qiáng)的半監(jiān)督在線地圖生成方法，其特征在于：所述監(jiān)督學(xué)習(xí)階段根據(jù)從遙感影像到地圖轉(zhuǎn)換的對(duì)抗損失、內(nèi)容損失和自身內(nèi)容損失調(diào)整模型。

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種結(jié)構(gòu)增強(qiáng)的半監(jiān)督在線地圖生成方法，其特征在于：所述內(nèi)容損失包含L1損失、圖像梯度L1損失和圖像梯度協(xié)方差損失。

6.根據(jù)權(quán)利要求2所述的一種結(jié)構(gòu)增強(qiáng)的半監(jiān)督在線地圖生成方法，其特征在于：所述非監(jiān)督學(xué)習(xí)階段根據(jù)從遙感影像到地圖轉(zhuǎn)換的對(duì)抗損失和自身內(nèi)容損失、從地圖到遙感影像轉(zhuǎn)換的對(duì)抗損失和自身內(nèi)容損失以及循環(huán)內(nèi)容損失(Cycle-content Loss)調(diào)整模型。

7.根據(jù)權(quán)利要求2所述的一種結(jié)構(gòu)增強(qiáng)的半監(jiān)督在線地圖生成方法，其特征在于：所述非監(jiān)督學(xué)習(xí)階段包含以下步驟：

S1：Grm利用batch中的遙感影像生成地圖；

S2：Dm判斷生成的地圖和樣本中的地圖的真實(shí)性；

S3：根據(jù)生成的地圖、樣本地圖以及Dm的判斷結(jié)果計(jì)算對(duì)抗損失和自身內(nèi)容損失；

S4：Gmr利用batch中的地圖生成遙感影像；

S5：Dm判斷生成的遙感影像和樣本中的遙感影像的真實(shí)性；

S6：根據(jù)生成的和樣本中的遙感影像以及Dr的判斷結(jié)果計(jì)算對(duì)抗損失和自身內(nèi)容損失；

S7：根據(jù)生成的地圖和遙感影像計(jì)算循環(huán)內(nèi)容損失；

S8：基于步驟S3至步驟S7的損失調(diào)整模型；

S9：若訓(xùn)練規(guī)模達(dá)到要求則非監(jiān)督學(xué)習(xí)階段完成，否則回到步驟S1。

8.根據(jù)權(quán)利要求2所述的一種結(jié)構(gòu)增強(qiáng)的半監(jiān)督在線地圖生成方法，其特征在于：所述監(jiān)督學(xué)習(xí)階段包含以下子步驟：

C1：Grm利用batch中的遙感影像生成地圖；

C2：Dm判斷生成的地圖和樣本中的地圖的真實(shí)性；

C3：根據(jù)生成的地圖、樣本地圖以及Dm的判斷結(jié)果計(jì)算對(duì)抗損失、內(nèi)容損失和自身內(nèi)容損失；

C4：基于步驟C3的損失調(diào)整模型；

C5：若訓(xùn)練規(guī)模達(dá)到要求則監(jiān)督學(xué)習(xí)階段完成，否則回到步驟C1。