[發明專利]基于街景圖片的小微空間識別方法、裝置及電子設備

有效

• 申請號: 202211276768.2
• 申請日: 2022-10-19
• 公開（公告）號: CN115359346B
• 公開（公告）日: 2023-03-07
• 發明（設計）人: 王良;張曉東;海振坤;陳易辰;張興華;吳運超;程輝;顧重泰;郭逸陽
• 申請（專利權）人: 北京市城市規劃設計研究院;北京城垣數字科技有限責任公司
• 主分類號: G06V20/00
• 分類號: G06V20/00;G06V10/82;G06V10/774;G06V10/764;G06V10/74;G06V10/26;G06V10/24
• 代理公司: 北京路浩知識產權代理有限公司 11002
• 代理人: 李文清

1.一種基于街景圖片的小微空間識別方法，其特征在于，包括：

獲取目標地區的街景圖像集；

在所述街景圖像集中的街景圖像色彩分布滿足目標分布要求的情況下，確定所述街景圖像與目標圖像的相似度，基于所述相似度確定所述街景圖像的小微空間定位；所述目標分布要求為色彩分布鮮明的要求，在所述街景圖像中各色彩之間的色差大于色差閾值的情況下，確定所述街景圖像滿足色彩分布鮮明的要求，并對所述街景圖像采用色彩多尺度法進行圖像色彩增強，進而根據所述街景圖像與所述目標圖像的相似度從待檢測的街景圖像集中確定與所述目標圖像相似的街景圖像；

在所述街景圖像集中的街景圖像包含滿足目標空間要素的情況下，將所述街景圖像集輸入至預設的第一網絡模型對所述街景圖像進行小微空間的識別定位，得到所述第一網絡模型輸出的所述街景圖像的小微空間定位，所述第一網絡模型是基于目標檢測識別算法訓練得到的；

在需要對所述街景圖像集中的街景圖像的小微空間要素的實際相對面積進行區分的情況下，將所述街景圖像集輸入至預設的第二網絡模型進行實際相對面積區分，得到所述第二網絡模型輸出的實際相對面積，再基于所述實際相對面積，確定所述街景圖像的小微空間定位，所述第二網絡模型是基于語義分割算法訓練得到的；

所述將所述街景圖像集輸入至預設的第二網絡模型進行實際相對面積區分，得到所述第二網絡模型輸出的實際相對面積，再基于所述實際相對面積，確定所述街景圖像的小微空間定位，包括：

將所述街景圖像集按照圖像采集車和圖像采集視角進行分類后，再對分類街景圖像進行數據增強處理；

將經過數據增強處理的街景圖像集輸入至所述第二網絡模型進行實際相對面積區分，得到所述第二網絡模型輸出的實際相對面積；

基于所述實際相對面積，計算所述街景圖像的目標要素的深度像素值，以基于所述深度像素值確定所述街景圖像的小微空間定位。

2.根據權利要求1所述的基于街景圖片的小微空間識別方法，其特征在于，所述獲取目標地區的街景圖像集，包括：

基于預設的應用程序接口從第三方服務平臺獲取目標地區的多張初始街景圖像；

對所述多張初始街景圖像進行圖像矯正，得到所述街景圖像集。

3.根據權利要求2所述的基于街景圖片的小微空間識別方法，其特征在于，所述對所述多張初始街景圖像進行圖像矯正，得到所述街景圖像集，包括：

對所述多張初始街景圖像求解畸變函數，基于所述畸變函數對所述多張初始街景圖像進行圖像矯正，得到所述街景圖像集。

4.根據權利要求1所述的基于街景圖片的小微空間識別方法，其特征在于，所述確定所述街景圖像與目標圖像的相似度，基于所述相似度確定所述街景圖像的小微空間定位，包括：

將所述街景圖像壓縮后轉化為灰度圖，并基于所述灰度圖，確定所述街景圖像與所述目標圖像的差異值；

將所述差異值轉為圖像哈希值，基于所述圖像哈希值確定所述街景圖像與所述目標圖像的相似度；

基于相似度大于預設相似度閾值的街景圖像，確定所述街景圖像的小微空間定位。

5.根據權利要求1所述的基于街景圖片的小微空間識別方法，其特征在于，所述確定所述街景圖像與目標圖像的相似度，基于所述相似度確定所述街景圖像的小微空間定位，包括：

將所述街景圖像壓縮后轉化為灰度圖，并將所述灰度圖統計到直方圖中進行壓縮，得到所述街景圖像與所述目標圖像的余弦相似度；

基于所述余弦相似度確定所述街景圖像的小微空間定位。

6.根據權利要求1所述的基于街景圖片的小微空間識別方法，其特征在于，所述第一網絡模型用于：

基于Labelme模塊對所述街景圖像集中的街景圖像進行標注，得到包含目標要素的街景圖像集；

基于YOLOv5算法的權重對包含目標要素的街景圖像集進行篩選，得到包含目標要素的街景圖像，以基于包含目標要素的街景圖像，確定所述街景圖像的小微空間定位。