[发明专利]一种景观图像特征值计算方法、装置、设备及存储介质

权利要求书

1.一种景观图像特征值计算方法，其特征在于，包括：

获取若干张城市街景图像，以及待估景观图像；

根据所述城市街景图像，获取目标街景图像特征向量；其中，目标街景图像特征向量包括若干意象场景及与所述意象场景对应的场景概率；

根据所述待估景观图像，获取目标待估图像特征向量；其中，目标待估图像特征向量包括若干意象场景及与所述意象场景对应的场景概率；

根据所述城市街景图像所在的城市，对所述城市街景图像进行分类；

对同一类别的所述城市街景图像进行自由组合，得到若干组待选参考样本；其中，每一所述待选参考样本中的城市街景图像的数量为预设数量；

根据所述目标街景图像特征向量和所述目标待估图像特征向量，计算每一待选参考样本与所述待估景观图像的相似度；

从所有待选参考样本中选出所述相似度最大的待选参考样本，作为所述待估景观图像的最适参考样本；

根据TF-IDF算法计算最适参考样本的各个意象场景的权重；

根据所述目标待估图像特征向量和所述最适参考样本的各个意象场景的权重，计算所述待估景观图像的城市景观特征值。

2.如权利要求1所述的景观图像特征值计算方法，其特征在于，所述根据所述城市街景图像，获取目标街景图像特征向量，具体包括：

将若干张城市街景图像输入到预先训练的Places365-ResNet模型，输出若干与所述城市街景图像对应的初始街景图像特征向量；其中，所述初始街景图像特征向量包括365个初始场景及与所述初始场景对应的场景概率，所述Places365-ResNet模型为预先根据多组训练样本进行训练的，所述训练样本为已获取的开源城市街景图像及与所述开源城市街景图像对应的特征向量；

当接收到特征向量处理指令时，根据所述特征向量处理指令，更新所述初始街景图像特征向量；其中，所述特征向量处理指令为根据所述初始街景图像特征向量的人工判断结果人为输入的；

基于预设的所述初始场景与所述意象场景的映射关系，根据更新后的所述初始街景图像特征向量，得到目标街景图像特征向量。

3.如权利要求2所述的景观图像特征值计算方法，其特征在于，所述特征向量处理指令包括特征向量修改指令和特征向量独热编码指令；

则，所述当接收到特征向量处理指令时，根据所述特征向量处理指令，更新所述初始街景图像特征向量，具体包括：

当接收到的特征向量处理指令为特征向量修改指令时，根据所述特征向量修改指令，更新所述初始街景图像特征向量；

当接收到的特征向量处理指令为特征向量独热编码指令时，对所述初始街景图像特征向量进行独热编码处理，更新所述初始街景图像特征向量。

4.如权利要求3所述的景观图像特征值计算方法，其特征在于，所述独热编码处理具体为：

当所述初始场景对应的场景概率大于或等于预设数值时，更新所述初始场景对应的场景概率为1；

当所述初始场景对应的场景概率小于预设数值时，更新所述初始场景对应的场景概率为0。

5.如权利要求2所述的景观图像特征值计算方法，其特征在于，所述根据所述待估景观图像，获取目标待估图像特征向量，具体包括：

将所述待估景观图像输入到预先训练的Places365-ResNet模型，得到初始待估图像特征向量；其中，所述初始待估图像特征向量包括365个初始场景及与所述初始场景对应的场景概率；

当接收到特征向量处理指令时，根据所述特征向量处理指令，更新所述待估图像特征向量；

基于所述初始场景与所述意象场景的映射关系，根据更新后的所述初始待估图像特征向量，得到目标待估图像特征向量。