[發明專利]基于改進的Deeplabv3+的航拍圖像電磁介質語義識別方法及裝置

在審

• 申請號: 202110267834.9
• 申請日: 2021-03-12
• 公開（公告）號: CN113065412A
• 公開（公告）日: 2021-07-02
• 發明（設計）人: 周晨;夏國臻;張富彬;李玉峰;趙正予
• 申請（專利權）人: 武漢大學
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/34;G06K9/46;G06K9/62;G06N3/04
• 代理公司: 武漢科皓知識產權代理事務所(特殊普通合伙) 42222
• 代理人: 王琪

本發明公開了基于改進的Deeplabv3+的航拍圖像電磁介質語義識別方法及裝置，所述方法包括：利用無人機拍攝待處理區域的光學圖像；利用預先訓練的、基于轉置卷積上采樣的deeplabv3+神經網絡對光學圖像進行電磁介質語義識別。應用本發明實施例，基于光學圖像，利用deeplabv3+神經網絡對光學圖像進行電磁介質語義識別，相對于現有技術中的人工標注的方法，可以更加高效的識別出物體的電磁介質性質。

技術領域

本發明涉及電磁介質識別技術領域，更具體涉及基于改進的Deeplabv3+的航拍圖像電磁介質語義識別方法及裝置。

背景技術

對城市的電磁環境進行管理是現代化巨型城市的一個必備課題。對電磁環境進行管理中常用的手段是基于建立城市中建筑以及各種物體的電磁三維建模，然后根據這些電磁三維模型進行建筑物以及物體對城市電磁環境的影響分析。基于此，建立物體的電磁三維模型是十分必要的，而建立物體的電磁三維模型之前，如何識別出物體的電磁介質性質是亟待解決的技術問題。

通常情況下，可以預先利用激光點云技術建立城市中各種物體的三維模型，然后人工對物體的三維模型中包含的不同電磁介質性質的部分進行標注，得到該部分的電磁介質語義信息。但是該方法標注效率很低，且容易出錯，因此，如何高效的識別出物體的電磁介質性質是亟待解決的技術問題。

發明內容

本發明所要解決的技術問題在于如何高效的識別出物體的電磁介質性質。

本發明是通過以下技術方案解決上述技術問題的：

本發明提供了基于改進的Deeplabv3+的航拍圖像電磁介質語義識別方法，其特征在于，所述方法包括：

利用無人機拍攝待處理區域的光學圖像；

利用預先訓練的、基于轉置卷積上采樣的deeplabv3+神經網絡對光學圖像進行電磁介質語義識別。

可選的，deeplabv3+神經網絡的訓練過程包括：

對測區的航空拍攝的光學圖像進行預處理與標注，得到訓練集；

利用訓練集訓練預先構建的deeplabv3+神經網絡，得到訓練后的神經網絡模型，其中，所述神經網絡模型，包括：依次數據連接的編碼模塊以及解碼模塊，其中，所述解碼模塊包括轉置卷積單元。

可選的，

所述編碼模塊，包括：依次串聯的Xception65單元、編碼卷積單元以及輸出單元，其中，