[发明专利]一种基于多窗态识别过程的城市正射分割识别方法

说明书

本发明公开了一种基于多窗态识别过程的城市正射分割识别方法装置及电子设备，其中方法包括以下步骤，第一步，初始化滑动窗口大小、步长，对城市正影像图进行滑动分割，第二步，窗口图像识别，第三步，窗口移动，并重复第二步直至识别完成。本发明的实施例可以对城市正射影响的边缘区域进行很好的识别。

技术领域

本发明涉及图像处理技术领域，具体涉及到基于多窗态识别过程的城市正射分割识别方法。

背景技术

目前城市正射影像图十分巨大，包含大量的信息，现有的识别算法无法直接对一个城市完整的正射影像图进行识别处理，因此需要对其进行切割再识别，目前的直接切割方式有一个严重的问题，切割产生大量的边缘区域，导致边缘区域的实体不能够很好的识别，从而影像了整体的识别效果。

申请号为CN201810803413.1的中国发明专利公开了一种基于深度学习的石油设施遥感自动识别方法及装置，该方法包括：将油田区域的遥感数据所述遥感数据转换成多幅图像；确定所述多幅图像中至少包含一处石油设施的图像，并形成图像数据集；将所述图像数据集中的第一部分图像作为训练样本，并对预设的初始深度学习模型进行训练，获得识别模型；将所述图像数据集中的第二部分图像作为测试样本输入所述识别模型，如果获得测试结果满足预设条件，则将所述识别模型作为石油设施识别模型；获取待识别油田区域的遥感数据，并将所述遥感数据转换成待识别图像；基于所述石油设施识别模型对所述待识别图像进行识别处理，获得识别结果。本申请实施例可以实现遥感数据中的石油设施自动识别。

在上述专利实施过程中，虽然其能够实现遥感数据中的石油设施自动识别，但也会存在正射影像图的边缘不能很好的识别的问题，给用户的实用带来一定的麻烦。

发明内容

本发明的主要目的在于提供基于多窗态识别过程的城市正射分割识别方法，以解决城市正射影像边缘区域的实体不能很好的识别的问题。

为了实现上述目的，本发明提供了一种基于多窗态识别过程的城市正射分割识别方法，包括以下步骤，第一步，初始化滑动窗口大小、步长，对城市正影像图进行滑动分割，第二步，窗口图像识别，第三步，窗口移动，并重复第二步直至识别完成。

可选地，所述窗口图像识别步骤分为五步，S1，全窗模式，窗口图像整体识别，S2，窗口移动特定步长，S3，半窗态模式，窗口图像部分识别，S4，窗口移动特定步长，S5，全窗态迷失，窗口图像整体识别。

可选地，所述特定步长为半个步长。

可选地，所述特定步长为一个步长。

可选地，所述特定步长为一个半步长。

可选地，所述特定步长为两个步长。

可选地，在所述半窗态模式下，识别范围是窗口的水平中间区域。

可选地，在所述全窗模式下，识别范围是整个窗口。

可选地，所述全窗态+半窗态+全窗态识别过程为一个完整的多窗态识别过程。

可选地，在所述第三步中，窗口移动一个步长。

本方法可以有效的解决城市正射影像识别过程，接边被切割不能识别的问题，同时因为采用了多窗态来切割，可以对原有的识别系统进行兼容，不需要进行相关适配改动。

具体实施方式

为了使本技术领域的人员更好地理解本发明方案，下面将对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分的实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本发明保护的范围。