[发明专利]建筑垃圾的图像识别方法及装置

权利要求书

1.一种建筑垃圾的图像识别方法，其特征在于，包括：

获取待识别建筑垃圾区域的遥感影像数据，所述遥感影像数据为对所述建筑垃圾区域进行高光谱遥感影像采集得到的；

对所述遥感影像数据进行多尺度分割处理，得到标识不同分割结果的遥感影像数据，所述多尺度分割处理为基于同质性最大值、异质性极小值确定为分割对象层的；

利用已完成训练的决策分类模型对标识不同分割结果的遥感影像数据进行分类处理，所述决策分类模型为基于特征重要性参数对待提取的特征信息进行确定后完成模型训练得到的；

将分类处理后所述遥感影像数据的分类特征信息确定为所述建筑垃圾区域的识别结果。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述利用已完成训练的决策分类模型对标识不同分割结果的遥感影像数据进行分类处理之前，所述方法还包括：

获取建筑垃圾样本数据集中的训练样本数据；

利用平均不减度减少函数确定与所述训练样本数据中各特征信息对应的特征重要性参数，并进行特征重要性参数排序；

根据所述训练样本数据对特征重要性参数排序后的特征信息进行决策分类精度提取，并利用分类精度阈值筛选待提取的特征信息；

根据筛选的特征信息作为决策分类模型的特征分类目标，完成对所述决策分类模型的模型训练。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述训练样本数据对特征重要性参数排序后的特征信息进行决策分类精度提取，并利用分类精度阈值筛选待提取的特征信息之前，所述方法还包括：

根据所述训练样本数据的训练样本个数构建多个决策树，并组合所述决策树生成决策分类模型；

所述根据所述训练样本数据对特征重要性参数排序后的特征信息进行决策分类精度提取，并利用分类精度阈值筛选待提取的特征信息包括：

利用所述训练样本数据，按照各特征信息训练所述决策分类模型，确定各特征信息所对应的决策分类精度，以与分类精度阈值进行对比；

若所述决策分类精度大于所述分类精度阈值，则确定与所述决策分类精度对应的特征信息为待提取的特征信息。

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述获取建筑垃圾样本数据集中的训练样本数据之前，所述方法还包括：

采集至少一个待识别建筑垃圾区域中不同地物信息对应的现场光谱数据以及高光谱数据；

按照地理坐标与遥感坐标的差值，将所述现场光谱数据特征匹配至所述高光谱数据的坐标系中，建立地物波谱数据库，所述地物波谱数据库中存储有不同地物信息与不同光谱数据之间的对应关系；

基于所述地物波谱数据库构建建筑垃圾样本数据集，所述建筑物垃圾样本数据集中的地物信息包括建筑渣土信息、植被信息、防尘网信息、建筑物信息、水体信息、道路信息。

5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对所述遥感影像数据进行多尺度分割处理，得到标识不同分割结果的遥感影像数据之前，所述方法还包括：

识别所述遥感影像数据与所述训练样本数据之间是否存在几何形变差异和/或辐射失真状态；

若存在几何形变差异和/或辐射失真状态，则对所述遥感影像数据进行图像数据预处理，以对处理后的遥感影像数据进行多尺度分割处理，所述图像数据预处理至少包括波段组合处理、辐射定标处理、大气校正处理、正射校正处理中一项。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将分类处理后所述遥感影像数据的分类特征信息确定为所述建筑垃圾区域的识别结果之后，所述方法还包括：

基于所述识别结果建立所述建筑垃圾区域的误差矩阵，并基于所述误差矩阵分别确定图像精度、用户精度、总体分类精度；

若所述图像精度、所述用户精度、所述总体分类精度符合预设精度阈值，则输出所述识别结果；

若所述图像精度、所述用户精度、所述总体分类精度中至少一项不符合预设精度阈值，则输出告警信息，以对所述建筑垃圾区域的遥感影像数据重新进行图像识别。

7.根据权利要求1-6任一项所述的方法，其特征在于，所述特征信息包括光谱特征、植被指数特征、水体指数特征、纹理特征。