[发明专利]遥感图像的识别方法和装置

说明书

本说明书实施例提供了遥感图像的识别方法和装置。根据实施例的方法，首先需要得到待识别的遥感图像和文本识别参考数据，并对遥感图像和文本识别参考数据分别进行特征提取得到图像特征和文本特征。然后将图像特征和文本特征进行融合，得到融合特征，进而利用图像识别模型对融合特征进行识别得到遥感图像的识别结果。如此采用多源信息融合的方式，利用文本特征对图像特征进行筛选，能够提升遥感图像的识别精度。

技术领域

本说明书一个或多个实施例涉及图像处理技术领域，尤其涉及遥感图像的识别方法和装置。

背景技术

遥感图像是基于成像原理和光谱技术捕获的各类地物连续的光谱数据和空间数据。结合图像处理，对遥感图像进行识别的遥感图像识别技术是现阶段对地物信息进行获取的重要手段。

然而，传统的遥感图像识别技术在建立大规模、通用型遥感图像识别系统时，往往需要大量的图像数据才能构建起比较好的特征表达。但在实际应用中并不能完全做到图像数据的全覆盖，因此大大降低了遥感图像的识别精度。此外，由于同一种地物可能对应不同的光谱信息，以及相同的光谱信息可能对应不同的物体，如此也会导致遥感图像的识别精度不高。

因此，针对以上不足，需要提供更加精准的遥感图像识别方案。

发明内容

本说明书一个或多个实施例描述了遥感图像的识别方法和装置，能够提高遥感图像的识别精度。

根据第一方面，提供了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。

在一个实施例中，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。

在一个实施例中，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。

在一个实施例中，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。

在一个实施例中，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：