[发明专利]一种基于无人机影像的涝渍区智能分析系统及其方法

权利要求书

1.一种基于无人机影像的涝渍区智能分析系统，其特征在于，包括以下模块：

预处理模块，用于读取待处理影像数据并对其进行预处理进而生成样本数据集；

模型生成模块，用于构建深度卷积模型进而使用所述样本数据集对已构建模型进行训练直至生成待用卷积模型；以及

分析模块，用于通过调用所述待用卷积模型分析待识别影像数据进而获取涝渍信息。

2.根据权利要求1所述的基于无人机影像的涝渍区智能分析系统，其特征在于，所述预处理模块还包括：

坐标修正单元，用于校正所述待处理影像数据中的地理坐标；

样本数据集单元，用于标记所述待处理影像数据并区分其中的涝渍区与非涝渍区，进而建立所述样本数据集。

3.根据权利要求2所述的基于无人机影像的涝渍区智能分析系统，其特征在于，所述样本数据集包括涝渍区样本数据集、非涝渍区样本数据集。

4.根据权利要求1所述的基于无人机影像的涝渍区智能分析系统，其特征在于，所述模型生成模块还包括：

构建单元，用于构建所述深度卷积模型；

第一输入单元，用于调用所述样本数据集中的影像数据并将其输入至已构建的深度卷积模型；

损失值计算单元，用于通过卷积网络计算已输入的影像数据获取预测标签，将预测标签与所述样本数据集中已标记的样本标签进行计算，获取预测损失值；

参数更新单元，用于调用所述预测损失值并将其反向输入至卷积网络中，进而更新深度卷积模型的运算参数；

执行单元，用于获取所述待用卷积模型。

5.根据权利要求4所述的基于无人机影像的涝渍区智能分析系统，其特征在于，当所述运算参数每更新完成一次时，所述参数更新单元将所述更新后的深度卷积模型反馈至所述损失值计算单元，所述损失值计算单元基于所述更新后的深度卷积模型重新获取所述预测损失值并发送至所述参数更新单元，直至所述执行单元获取所述待用卷积模型。

6.根据权利要求1所述的基于无人机影像的涝渍区智能分析系统，其特征在于，所述涝渍信息包括涝渍区域坐标、涝渍区域比例、涝渍区域面积。

7.根据权利要求1所述的基于无人机影像的涝渍区智能分析系统，其特征在于，所述分析模块还包括：

第二输入单元，用于调用所述待用卷积模型并将所述待识别影像数据输入其中；

运算单元，用于计算所述待识别影像数据进而生成所述待识别影像数据的矢量数据；

标记单元，用于向所述矢量数据添加坐标信息；

分析单元，用于分析已添加坐标信息的矢量数据进而生成涝渍信息。

8.一种基于无人机影像的涝渍区智能分析方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1、读取待处理影像数据并对其进行预处理进而生成样本数据集；

S2、构建深度卷积模型进而使用样本数据集对已构建模型进行训练直至生成待用卷积模型；

S3、通过调用所述待用卷积模型分析待识别影像数据进而获取涝渍信息。