[发明专利]图像标注方法、装置、电子设备及存储介质

权利要求书

1.一种图像标注方法，其特征在于，包括：

获取遥感图像；

基于所述遥感图像，确定所述遥感图像中至少一个建筑物分别对应的局部二值图像以及所述局部二值图像中位于建筑物轮廓上的轮廓像素点的方向角信息，其中，所述方向角信息用于指示所述轮廓像素点所在的轮廓边与预设基准方向之间的角度信息；

基于所述至少一个建筑物对应的所述局部二值图像以及所述方向角信息，生成标注有所述遥感图像中所述至少一个建筑物的多边形轮廓的标注图像。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述遥感图像，确定所述遥感图像中至少一个建筑物分别对应的局部二值图像以及所述局部二值图像中位于建筑物轮廓上的轮廓像素点的方向角信息，包括：

基于所述遥感图像以及已训练的第一图像分割神经网络，获取所述遥感图像的全局二值图像、所述全局二值图像中位于建筑物轮廓上的轮廓像素点的方向角信息、以及至少一个建筑物的边界框的边界框信息；

基于所述边界框信息、所述全局二值图像、所述全局二值图像中位于建筑物轮廓上的轮廓像素点对应的方向角信息、和所述遥感图像，确定所述遥感图像中至少一个建筑物对应的局部二值图像、以及所述局部二值图像中位于建筑物轮廓上的轮廓像素点的方向角信息。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，根据以下方式确定所述遥感图像中至少一个建筑物对应的局部二值图像、以及所述局部二值图像中位于建筑物轮廓上的轮廓像素点的方向角信息：

基于所述边界框信息，从所述至少一个边界框中选择尺寸大于预设尺寸阈值的第一边界框；

基于所述第一边界框的边界框信息，从所述全局二值图像中截取得到所述第一边界框内的建筑物的局部二值图像，并从所述全局二值图像对应的所述方向角信息中提取所述第一边界框对应的所述方向角信息。

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，根据以下方式确定所述遥感图像中至少一个建筑物对应的局部二值图像、以及所述局部二值图像中位于建筑物轮廓上的轮廓像素点的方向角信息：

基于所述边界框信息，从所述至少一个边界框中选择尺寸小于或等于预设尺寸阈值的第二边界框；

基于所述第二边界框的边界框信息，从所述遥感图像中截取得到所述第二边界框对应的局部遥感图像；

基于所述局部遥感图像和已训练的第二图像分割神经网络，获取所述局部遥感图像对应的所述建筑物的局部二值图像、以及所述局部遥感图像对应的局部二值图像中位于所述建筑物轮廓上的轮廓像素点的方向角信息。

5.根据权利要求2-4任一所述的方法，其特征在于，在获取所述至少一个边界框的边界框信息之后，还包括：

基于所述遥感图像，以及所述至少一个边界框的边界框信息，生成标注有所述至少一个边界框的第一标注遥感图像；

响应作用于所述第一标注遥感图像上的边界框调整操作，得到调整后的边界框的边界框信息。

6.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，通过下述步骤训练所述第一图像分割神经网络：

获取携带有标注结果的第一遥感图像样本，所述第一遥感图像样本中包括至少一个建筑物的图像，所述标注结果中包括标注的至少一个建筑物的轮廓信息、所述第一遥感图像样本的二值图像、以及所述第一遥感图像样本中每个像素点对应的方向角信息；

将所述第一遥感图像样本输入至待训练的第一神经网络中，得到所述第一遥感图像样本对应的预测结果；基于所述预测结果以及所述标注结果，对所述待训练的第一神经网络进行训练，训练完成后得到所述第一图像分割神经网络。