[发明专利]遥感图像的识别方法和装置

权利要求书

1.遥感图像的识别方法，包括：

接收待识别的遥感图像；

根据所述待识别的遥感图像的拍摄信息，确定文本识别参考数据；

对所述遥感图像进行特征提取，得到该遥感图像的图像特征；

对所述文本识别参考数据进行特征提取，得到该文本识别参考数据的文本特征；

对所述图像特征和所述文本特征进行融合处理，得到融合特征；

将所述融合特征输入预先训练的图像识别模型中，以由该图像识别模型对所述遥感图像进行识别；其中，所述图像识别模型的识别方法包括：根据所述融合特征中的图像特征得到初级识别结果，从所述初级识别结果中筛选符合所述融合特征中的所述文本特征的识别结果。

2.根据权利要求1所述的方法，其中，

所述对所述遥感图像进行特征提取，包括：

对所述遥感图像进行至少两个尺度的特征提取，得到至少两个图像特征；

所述对所述图像特征和所述文本特征进行融合处理，包括：

根据预先确定的融合维度，将所述至少两个图像特征分别对应的初始矩阵与所述文本特征对应的初始矩阵进行对齐；以及

将对齐后的各矩阵进行融合计算。

3.根据权利要求2所述的方法，其中，所述融合维度满足：大于或等于所述至少两个图像特征分别对应的初始矩阵的维度和所述文本特征对应的初始矩阵的维度中的最大维度。

4.根据权利要求2所述的方法，其中，所述至少两个图像特征的特征分辨率依次降低；

所述将对齐后的各矩阵进行融合计算，包括：

在所述至少两个图像特征中确定特征分辨率最低的第一图像特征；

将所述文本特征对应的对齐后的矩阵与所述第一图像特征对应的对齐后的矩阵进行融合计算，获得初级融合矩阵；

将所述初级融合矩阵与除所述第一图像特征之外的图像特征对应的对齐后的矩阵进行融合计算。

5.根据权利要求4所述的方法，其中，所述将所述初级融合矩阵与除所述第一图像特征之外的图像特征对应的对齐后矩阵进行融合计算，包括：

将除所述第一图像特征之外的图像特征对应的对齐后的矩阵经可变形卷积层进行处理；

将所述初级融合矩阵与经可变形卷积层处理后的各矩阵进行融合计算。

6.根据权利要求1所述的方法，其中，

所述文本识别参考数据包括：所述待识别的遥感图像的拍摄信息和根据该拍摄信息从预先设置的先验知识库中获取的参考物体的标识信息。

7.根据权利要求1所述的方法，其中，所述遥感图像的拍摄信息包括以下中的至少一项：该遥感图像被拍摄的时间信息、该遥感图像所拍摄的地域名称、该遥感图像所拍摄的地点的经纬度信息。

8.根据权利要求1至7中任一所述的方法，其中，

所述对所述遥感图像进行特征提取，包括：利用图像编码器对所述遥感图像进行特征提取；所述图像编码器包括卷积神经网络；

和/或，

所述对所述文本识别参考数据进行特征提取，包括：利用文本编码器对所述文本识别参考数据进行特征提取；所述文本编码器包括循环神经网络和Transformer模型中的至少一个；

和/或，

所述图像识别模型通过卷积神经网络实现。