[发明专利]一种佤族居住区域判别方法

说明书

本发明涉及一种佤族居住区域判别方法，属于图像识别技术领域。首先，针对该区域内的所有用户进行统一的编号，建立用户信息数据库；其次，采集佤族房屋图像，提取房屋特征，建立图像识别模板库；然后，利用航拍的方式，现场图像采集，并将采集的图像传送给综合服务中心，综合服务中心对采集的图片进行综合处理后，最后，根据图像识别模板库对采集的图像进行识别判断，判断是否为佤族居住地区，根据判断的结果对用户编号进行分类。本发明专利为区分佤族聚居区提供一种科学、合理的解决方案，不仅节约了人力资源，大幅度提高了工作效率，而且有利于保护民族地区的文化特色。

技术领域

本发明涉及一种佤族居住区域判别方法，属于民族区域识别技术领域。

背景技术

现今，随着深度学习、计算机视觉的成熟，国家对民族文化资源传承、保护与发展的高度重视，对民族文化数据的研究具有重大意义。

目前，在民族文化资源挖掘方面，由于长期生活在少数民族聚居区的数据积累，风俗文化的积淀，形成有自己特色的文化。由于各少数民族居住在山区，对其进行统计十分不易，对民族地区的发展不利。因此，本发明利用航拍机对居住在少数民族地区的房屋进行巡检，不仅提高了工作效率，耗资小且危险性低，有利于大范围有效开展。

发明内容

本发明要解决的技术问题是提供一种佤族居住区域判别方法，用以解决上述问题。

本发明的技术方案是：一种佤族居住区域判别方法，首先，针对该区域内的所有用户进行统一的编号，建立用户信息数据库；其次，采集佤族房屋图像，提取房屋特征，建立图像识别模板库；然后，利用航拍的方式，现场图像采集，并将采集的图像传送给综合服务中心，综合服务中心对采集的图片进行综合处理后，最后，根据图像识别模板库对采集的图像进行识别判断，判断是否为佤族居住地区，根据判断的结果对用户编号进行分类。

具体步骤为：

Step1：建立用户信息数据库：收集该区域内所有用户的信息，并进行统一编码表示，对所有编码表示的用户的地理位置、周边用户、用户信息建立用户信息数据库；

Step2：建立图像识别模板库：首先，采集该区域内所有佤族房屋建筑的图像，对图像进行分割预处理；然后，用Matlab软件平台，依次对采集的图像提取图像特征信息，并对提取的数字特征处理的结果进行标识存储综合服务中心；登记存储以上信息，建立图像识别模板库；

Step3：现场图像采集；利用航拍的方式，现场图像采集，并将采集的图像传送给综合服务中心，综合服务中心对采集的图片进行图像预处理、图像分割、图像特征提取后，并将处理后的图像数据存储在综合服务中心；

Step4：建立房屋分析模型：

Step4.1：构建三维空间模型：首先，对采集的每张图片进行规范化，固定长宽，再分别以上边距、矩形的面积、矩形的长宽比作为三维空间中的三个维度，构造一个三维空间；其次，数据中心调出图像处理结果的所有特征参数；然后，依次将每一个特征参数中的上边距、矩形的面积、矩形的长宽比的值分别对应三维空间的三个维度，记为：

z＝f(x,y)+b

其中，x为x方向的向量、y为y方向的向量、z为z方向的向量，b为平移参数；

Step4.2：聚类分析：采用canopy算法对构建的三维空间模型中的所有点进行聚类分析，记为：V＝[V₁,V₂,V₃,...,V_i](i＝1,2,3,...)；

Step4.3：矩形标识：提取聚类分析簇的矩形，记为：S＝[S₁,S₂,S₃,...,S_i](i＝1,2,3,...)；