[發(fā)明專利]一種基于深度學(xué)習(xí)的違章建筑遙感識別方法及系統(tǒng)

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 202110309208.1
• 申請日: 2021-03-23
• 公開（公告）號: CN113033385A
• 公開（公告）日: 2021-06-25
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 劉智勇;祁宏昌;劉澤楷;張?zhí)?/a>;來立永;黃海生;袁俊健;冉倩;雷超平
• 申請（專利權(quán)）人: 廣東電網(wǎng)有限責任公司廣州供電局
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/46;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;G06T7/13;G06T7/181
• 代理公司: 廣州駿思知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 44425
• 代理人: 潘桂生

1.一種基于深度學(xué)習(xí)的違章建筑遙感識別方法，包括：

獲取地面環(huán)境中建筑物和道路的遙感影像作為原始數(shù)據(jù)集，對所述遙感影像的矢量數(shù)據(jù)進行卷積、池化、反卷積，提取房屋特征得到矢量數(shù)據(jù)特征圖，對房屋輪廓像素矢量化，將矢量數(shù)據(jù)特征圖轉(zhuǎn)化為柵格圖像，用于模型訓(xùn)練；

將所述柵格圖像輸入深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)，得到建筑物輪廓訓(xùn)練模型；

將待測試的遙感影像作為測試集輸入深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)，對測試集進行遙感影像分類輸出結(jié)果，實現(xiàn)遙感影像的目標識別。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于深度學(xué)習(xí)的違章建筑遙感識別方法，其特征在于，所述對測試集進行遙感影像分類輸出結(jié)果的步驟包括：通過結(jié)構(gòu)相似度算法對比原始數(shù)據(jù)集和測試集的差異圖和相似度，根據(jù)圖片相似度的最大值判斷是否出現(xiàn)違章建筑，并提示違章建筑位置。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于深度學(xué)習(xí)的違章建筑遙感識別方法，其特征在于，對所述原始數(shù)據(jù)集和測試集進行均值模糊處理，轉(zhuǎn)化為灰度圖；對灰度圖進行去噪處理；

再通過結(jié)構(gòu)相似度算法對比得到差異圖，檢測差異圖輪廓并標注相似度，相似度低于設(shè)定閾值時，告警處理。

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于深度學(xué)習(xí)的違章建筑遙感識別方法，其特征在于：所述建筑物輪廓訓(xùn)練模型可通過如下步驟進行優(yōu)化：獲取遙感影像中多個角度和多個距離的違章建筑圖像作為訓(xùn)練數(shù)據(jù)；

生成清晰的違章建筑數(shù)據(jù)樣本，對建筑物進行標注，得到標注數(shù)據(jù)集；

對標注數(shù)據(jù)集進行訓(xùn)練得到訓(xùn)練模型，

通過訓(xùn)練模型對待檢測遙感影像運算得到影像中多違章建筑類別和坐標。

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于深度學(xué)習(xí)的違章建筑遙感識別方法，其特征在于：違章建筑標注包括：房屋自建建筑物，屋頂自建建筑物，院落自建建筑物，陽臺自建建筑物，公共通道自建建筑物。

6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于深度學(xué)習(xí)的違章建筑遙感識別方法，其特征在于：將建筑物輪廓訓(xùn)練模型封裝為建筑物輪廓提取工具。

7.一種可讀儲存介質(zhì)，其上儲存有控制程序，其特征在于：該控制程序被處理器執(zhí)行時實現(xiàn)如權(quán)利要求1至6任意一項所述的基于深度學(xué)習(xí)的違章建筑遙感識別方法。

8.一種計算機控制系統(tǒng)，包括儲存器、處理器以及儲存在所述儲存器中并可被所述處理器執(zhí)行的控制程序，其特征在于：所述處理器執(zhí)行所述控制程序時實現(xiàn)如權(quán)利要求1至6任意一項所述的基于深度學(xué)習(xí)的違章建筑遙感識別方法。