[发明专利]基于图像处理的森林图片处理方法及系统

权利要求书

1.一种基于图像处理的森林图片处理方法，其特征在于，应用于电子设备，所述电子设备与至少一个无人机通信连接，用于接受所述无人机获取的森林图片，所述方法包括：

获取所述无人机拍摄的待识别森林图片；

对所述待识别森林图片进行图像描述知识挖掘，得到所述待识别森林图片的图像描述知识集合，所述图像描述知识集合包括所述待识别森林图片中多张森林图像块对应的图像块环境描述知识；

依据若干事先部署的神经网络分别对所述图像描述知识集合进行回归分析，获得各个事先部署的神经网络对应的回归分析结果；其中，所述事先部署的神经网络的回归分析结果包括所述图像描述知识集合中图像描述知识区块的预警置信水平，所述图像描述知识区块包括不少于一张森林图像块的图像块环境描述知识；所述事先部署的不同的神经网络的回归分析结果所对应的图像描述知识区块的区块容量不相同；

基于每个所述事先部署的神经网络对应的回归分析结果所表征的图像描述知识区块的预警置信水平，确定所述待识别森林图片中的森林图像块预警区块。

2.根据权利要求1所述的基于图像处理的森林图片处理方法，其特征在于，在依据若干事先部署的神经网络分别对所述图像描述知识集合进行回归分析，获得各个事先部署的神经网络对应的回归分析结果之前，所述方法还包括：

获取所述无人机传送的调试森林图片，所述调试森林图片中的森林图像块包含批注有森林预警情况的第一结果指示信息；

依据若干预设森林图像块区块容量，基于每一个预设森林图像块区块容量确定所述调试森林图片中的多个森林图像块区块调试数据，同时基于所述森林图像块区块调试数据对应的第一结果指示信息为所述森林图像块区块调试数据分配批注有森林预警情况的第二结果指示信息；

将各个预设森林图像块区块容量对应的包含第二结果指示信息的调试森林图片作为调试森林图片样本，基于所述调试森林图片样本对预设的初始神经网络进行调试，获得各个预设森林图像块区块容量对应的事先部署的神经网络。

3.根据权利要求2所述的基于图像处理的森林图片处理方法，其特征在于，基于每一个预设森林图像块区块容量确定所述调试森林图片中的多个森林图像块区块调试数据，包括：

生成以所述预设森林图像块区块容量作为调试捕捉框的预设捕捉范围的调试捕捉框，将调试森林图片中容纳于所述调试捕捉框内的全部森林图像块作为森林图像块区块调试数据，其中，所述调试捕捉框根据预设的捕捉跨度从所述调试森林图片的捕捉启动段平移到捕捉停止段；

所述第一结果指示信息包括正常结果指示信息和预警结果指示信息，通过所述森林图像块区块调试数据对应的第一结果指示信息为所述森林图像块区块调试数据分配批注有森林预警情况的第二结果指示信息，包括：

通过所述调试捕捉框内的预警结果指示信息统计数量和所述调试捕捉框的预设捕捉范围生成所述森林图像块区块调试数据的第二结果指示信息；

在所述预设的初始神经网络的调试过程中，将所述预设的初始神经网络对于所述调试森林图片样本的推理结果与所述调试森林图片样本的第二结果指示信息之间的概率分布距离确定为目标函数，依据所述目标函数调节所述预设的初始神经网络的网络系数。

4.根据权利要求1所述的基于图像处理的森林图片处理方法，其特征在于，所述对所述待识别森林图片进行图像描述知识挖掘，得到所述待识别森林图片的图像描述知识集合，包括：

对所述待识别森林图片进行森林图像块拆分操作，得到依照图片空间分布顺序排布的多张森林图像块，同时基于事先建立的图像块代码映射库将所述依照图片空间分布顺序排布的多张森林图像块中的每一个森林图像块映射成对应的图像块代码，得到所述待识别森林图片的图像块代码集合；

对所述图像块代码集合进行图像块环境描述知识挖掘，得到所述待识别森林图片的图像描述知识集合。