[发明专利]图像识别方法、装置、设备及存储介质

说明书

本申请提出一种图像识别方法，包括：获取待识别图像；根据图斑模型对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待识别图像进行处理，得到区域间的共有分割线矢量；根据图斑矢量和区域间的共有分割线矢量，得到分割后的图斑矢量；对分割后的图斑矢量进行修正处理，以识别待识别图像中的各个区域。本公开实施例能够解决无法准确地实现临近房屋间的分割问题，从而对遥感影像中的建筑物进行精确识别。

技术领域

本申请涉及图像识别技术领域，尤其涉及一种图像识别方法、装置、设备及存储介质。

背景技术

随着遥感影像智能解译技术的不断发展，以建筑物精确轮廓提取为代表的AI智能解译应用也越来越普及，但是，长期以来，对于密集区域的识别和提取始终是个难题。目前的解译技术在生成提取出的黑白掩模的过程中，稠密部位不可避免地会出现粘连、融合等严重问题，无法准确地实现临近房屋间的分割，从而无法对遥感影像中的建筑物进行精确识别。

发明内容

本申请实施例提供一种图像识别方法、装置、设备及存储介质，以解决相关技术存在的问题，技术方案如下：

第一方面，本申请实施例提供了一种图像识别方法，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。

在一种实施方式中，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。

在一种实施方式中，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。

在一种实施方式中，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。

在一种实施方式中，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。

在一种实施方式中，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。

第二方面，本申请实施例提供了一种图像识别装置，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；