[发明专利]图像识别方法、装置、设备及存储介质

权利要求书

1.一种图像识别方法，其特征在于，包括：

获取待识别图像；

根据图斑模型对所述待识别图像进行处理，得到图斑矢量；

根据密集区域分割线模型对所述待识别图像进行处理，得到区域间的共有分割线矢量；

根据所述图斑矢量和所述区域间的共有分割线矢量，得到分割后的图斑矢量；

对所述分割后的图斑矢量进行修正处理，以识别所述待识别图像中的各个区域；

其中，所述根据密集区域分割线模型对所述待识别图像进行处理，得到区域间的共有分割线矢量包括：

将所述待识别图像输入至所述密集区域分割线模型，识别相邻区域/建筑物共有分割线黑白掩膜；

将所述黑白掩膜转换为矢量的线段，得到所述共有分割线矢量。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

获取第一训练图像集，其中，所述第一训练图像集中的训练图像均为区域分割线标注后的遥感影像；

根据对抗生成器网络对所述第一训练图像集进行训练，得到密集区域分割线模型。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述第一训练图像集中的训练图像采用如下方式获得：

获取遥感影像，并对所述遥感影像进行数据增强处理；

将数据增强处理后的遥感影像进行区域分割线标注，得到区域分割线标注后的遥感影像。

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据对抗生成器网络对所述第一训练图像集进行训练，得到密集区域分割线模型，包括：

根据生成模型与判断模型对所述第一训练图像集进行训练，得到密集区域分割线模型，其中，所述生成模型为卷积神经网络。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述分割后的图斑矢量进行修正处理，以识别所述待识别图像中的各个区域，包括：

对所述分割后的图斑矢量中的共有分割线进行角度修正处理，以识别所述待识别图像中的各个区域。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述对所述分割后的图斑矢量中的共有分割线进行角度修正处理，以识别所述待识别图像中的各个区域，包括：

若所述分割后的图斑矢量中的共有分割线形成的角度与90度的差值处于允许的修正范围内，则基于所述分割线的中点对所述分割线进行角度修正，得到所述待识别图像中的各个区域。

7.一种图像识别装置，其特征在于，包括：

第一获取模块，用于获取待识别图像；

第一处理模块，用于根据图斑模型对所述待识别图像进行处理，得到图斑矢量；

第二处理模块，用于根据密集区域分割线模型对所述待识别图像进行处理，得到区域间的共有分割线矢量；

分割模块，用于根据所述图斑矢量和所述区域间的共有分割线矢量，得到分割后的图斑矢量；

识别模块，用于对所述分割后的图斑矢量进行修正处理，以识别所述待识别图像中的各个区域；

其中，所述第二处理模块具体用于：将所述待识别图像输入至所述密集区域分割线模型，识别相邻区域/建筑物共有分割线黑白掩膜；将所述黑白掩膜转为矢量的线段，得到所述共有分割线矢量。

8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：

第二获取模块，用于获取第一训练图像集，其中，所述第一训练图像集中的训练图像均为区域分割线标注后的遥感影像；

训练模块，用于根据对抗生成器网络对所述第一训练图像集进行训练，得到密集区域分割线模型。

9.根据权利要求8所述的装置，其特征在于，所述第二获取模块，包括：

图像处理单元，用于获取遥感影像，并对所述遥感影像进行数据增强处理；

图像标注单元，用于将数据增强处理后的遥感影像进行区域分割线标注，得到区域分割线标注后的遥感影像。