[发明专利]建筑垃圾的图像识别方法及装置在审
申请号: | 202110896935.2 | 申请日: | 2021-08-05 |
公开(公告)号: | CN113780076A | 公开(公告)日: | 2021-12-10 |
发明(设计)人: | 陈品祥;侯庆明;李兵;吕扬;秦李斌;王源;闫宁 | 申请(专利权)人: | 北京市测绘设计研究院 |
主分类号: | G06K9/00 | 分类号: | G06K9/00;G06K9/34;G06K9/46;G06K9/62 |
代理公司: | 北京中强智尚知识产权代理有限公司 11448 | 代理人: | 刘敏 |
地址: | 100038 *** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 建筑 垃圾 图像 识别 方法 装置 | ||
本申请公开了一种建筑垃圾的图像识别方法及装置、存储介质、终端,涉及图像识别技术领域,主要目的在于改善现有图像识别方法无法准确识别建筑垃圾的技术问题。包括:获取待识别建筑垃圾区域的遥感影像数据;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;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;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。主要用于建筑垃圾的分类识别。
技术领域
本申请涉及一种图像识别技术领域,特别是涉及一种建筑垃圾的图像识别方法及装置。
背景技术
随着城市建设与改造的提速,建筑垃圾污染和垃圾围城问题日益严峻,建筑设施的拆旧建新,建筑垃圾产量增加与处理设施建设滞后之间的矛盾日显突出。其中,对于建筑垃圾进行分拣前,需要准确对建筑垃圾进行识别。
目前,现有的对建筑垃圾的识别通常采用多光谱遥感影像数据进行提取属于建筑垃圾的特征信息,但是,由于建筑物被拆除后产生的建筑垃圾从遥感影像上看,边界较为模糊,形状不规则,内部纹理紊乱,使得复杂的材料成分更加难以分辨,单纯使用高分辨率的多光谱数据进行图像识别已经不能满足对建筑垃圾的识别准确性需求,因此,亟需一种建筑垃圾的图像识别方法来解决上述问题。
发明内容
有鉴于此,本申请提供一种建筑垃圾的图像识别方法及装置,主要目的在于改善现有图像识别方法无法准确分类识别建筑垃圾的技术问题。
依据本申请一个方面,提供了一种建筑垃圾的图像识别方法,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。
优选的,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。
优选的,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。
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