[發(fā)明專利]基于街景圖片的空調(diào)掛機空間分布自動識別方法及系統(tǒng)

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 202210115996.5
• 申請日: 2022-02-07
• 公開（公告）號: CN114241325A
• 公開（公告）日: 2022-03-25
• 發(fā)明（設計）人: 楊飛;王夢
• 申請（專利權）人: 中國科學院地理科學與資源研究所
• 主分類號: G06V20/10
• 分類號: G06V20/10;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 武漢科皓知識產(chǎn)權代理事務所(特殊普通合伙) 42222
• 代理人: 嚴彥

1.一種基于街景圖片的空調(diào)掛機空間分布自動識別方法，其特征在于：以網(wǎng)絡平臺提供的街景圖片為數(shù)據(jù)源實現(xiàn)空調(diào)掛機空間分布識別，實現(xiàn)過程包括以下步驟，

步驟1，通過爬蟲抓取街景圖片，為后續(xù)圖像分析提供源數(shù)據(jù)；

步驟2，基于空調(diào)掛機場景特點對爬取的街景圖片進行預篩選，進行窗戶實體與空調(diào)掛機目標實體的標注，獲得預標注圖片集；

步驟3，將標注完成的空調(diào)實體與窗戶實體數(shù)據(jù)作為訓練數(shù)據(jù)，輸入YOLOX網(wǎng)絡中分別進行空調(diào)掛機實體模型訓練和窗戶實體模型訓練，訓練完成后對每張街景圖片分別利用所得空調(diào)掛機實體模型和窗戶實體模型進行預測，并輸出每張圖片中的空調(diào)外掛機與窗戶實體的個數(shù)；計算空調(diào)外掛機和窗戶數(shù)量間的比率，結合每個街景圖片的坐標信息進行空間投影，輸出地區(qū)相應的空調(diào)覆蓋率。

2.根據(jù)權利要求1所述基于街景圖片的空調(diào)掛機空間分布自動識別方法，其特征在于：基于街景圖片的唯一的標識號碼panoID和路的編號sid，實現(xiàn)爬蟲抓取街景圖片。

3.根據(jù)權利要求2所述基于街景圖片的空調(diào)掛機空間分布自動識別方法，其特征在于：所述爬蟲抓取街景圖片的實現(xiàn)過程如下，

第一步，輸入待爬取的矩形區(qū)域的四個頂點坐標，作為起始panoID；

第二步，遍歷到每條道路存放的panoID數(shù)組中的最后一個元素時，解析Roads數(shù)組中的非當前元素，并對應到Links數(shù)組中的panoID，得到下一條道路的首個panoID，并作為下一條道路的sid；所述Roads數(shù)組為道路數(shù)組，所述Links數(shù)組為映射數(shù)組；

第三步，根據(jù)前兩步的方式，廣度優(yōu)先搜索區(qū)域內(nèi)的所有的sid；

第四步，將搜索到的每個sid分別建立相應文檔，并寫入該道路中的所有panoID編號；

第五步，根據(jù)panoID發(fā)送請求命令，獲取響應，遍歷每條panoID，拼接每個點位的圖片下載鏈接并進行街景圖片的下載。

4.根據(jù)權利要求1所述基于街景圖片的空調(diào)掛機空間分布自動識別方法，其特征在于：所述基于空調(diào)掛機場景特點對爬取的街景圖片進行預篩選的實現(xiàn)過程如下，

選取照片拍攝范圍內(nèi)的建筑物高度不超過10層樓；

選擇正視空調(diào)掛機與窗戶實體拍攝的街景圖片且每個實體畸變變形程度小于30%，同時篩選去拍攝時俯仰角度差大于30度的街景圖片；

對被遮蓋物遮擋達總面積30%以上的空調(diào)掛機與窗戶實體進行篩除。

5.根據(jù)權利要求1或2或3或4所述基于街景圖片的空調(diào)掛機空間分布自動識別方法，其特征在于：所述街景圖片采用百度街景圖片。

6.一種基于街景圖片的空調(diào)掛機空間分布自動識別系統(tǒng)，其特征在于：用于實現(xiàn)如權利要求1-5任一項所述的一種基于街景圖片的空調(diào)掛機空間分布自動識別方法。

7.根據(jù)權利要求6所述基于街景圖片的空調(diào)掛機空間分布自動識別系統(tǒng)，其特征在于：包括處理器和存儲器，存儲器用于存儲程序指令，處理器用于調(diào)用存儲器中的存儲指令執(zhí)行如權利要求1-5任一項所述的一種基于街景圖片的空調(diào)掛機空間分布自動識別方法。

8.根據(jù)權利要求6所述基于街景圖片的空調(diào)掛機空間分布自動識別系統(tǒng)，其特征在于：包括可讀存儲介質(zhì)，所述可讀存儲介質(zhì)上存儲有計算機程序，所述計算機程序執(zhí)行時，實現(xiàn)如權利要求1-5任一項所述的一種基于街景圖片的空調(diào)掛機空間分布自動識別方法。