[发明专利]一种用于铁路工程的弃渣场识别方法、装置、设备及介质

权利要求书

1.一种用于铁路工程的弃渣场识别方法，其特征在于，包括：

获取遥感图像信息以及实时图像信息，所述遥感图像信息用于表征在不同区域位置的铁路工程修建的卫星遥感图像信息，所述实时图像信息用于表征在当前铁路沿线预设范围内的卫星遥感图像信息；

对所述遥感图像信息进行预处理，得到光谱图像信息；

将所述光谱图像信息输入至训练后的分类模型中进行训练，得到工程图像信息以及与所述工程图像信息相对应的标注矢量信息，所述工程图像信息用于表征在铁路工程修建过程中不同类别场景的图像信息，所述标注矢量信息用于表示所述工程图像信息所对应的三维地理坐标信息；

将所述标注矢量信息与所述工程图像信息对应绑定，得到标注矢量文件；

对所述标注矢量文件进行矢量转栅格处理，并将处理后得到的图像像素值以及与所述图像像素值所对应的工程图像信息作为训练样本，所述图像像素值用于表征标注矢量文件中每个工程图像信息所对应的像素值；

对所述训练样本进行特征融合处理，得到边缘融合特征；

基于所述边缘融合特征对预设网络模型中进行训练，得到训练好的识别网络模型；

将所述实时图像信息输入至训练好的识别网络模型中进行训练，得到弃渣场识别信息。

2.根据权利要求1所述的一种用于铁路工程的弃渣场识别方法，其特征在于，所述对所述遥感图像信息进行预处理，得到光谱图像信息，包括：

对所述遥感图像信息进行几何校正处理，得到校正图像信息；

将所述校正图像信息与多光谱图像进行图像融合处理，得到融合图像信息；

对所述融合图像信息进行图像镶嵌处理，得到光谱图像信息。

3.根据权利要求1所述的一种用于铁路工程的弃渣场识别方法，其特征在于，所述对所述训练样本进行特征融合处理，得到边缘融合特征，包括：

基于所述图像像素值建立第一DSM模型；

调取所述第一DSM模型中的地物数据信息，并将所述地物数据信息以及所述工程图像信息进行DSN级别边缘特征提取，得到不同尺度的边缘组合结果，所述地物数据信息包括地物类别信息以及与所述地物类别信息相对应的空间坐标数据；

将所述工程图像信息、所述地物数据信息以及不同尺度的所述边缘检测结果进行边缘特征融合，得到边缘融合特征。

4.根据权利要求3所述的一种用于铁路工程的弃渣场识别方法，其特征在于，所述基于所述边缘融合特征对预设网络模型中进行训练，得到训练好的识别网络模型，包括：

创建第一分类网络模型以及第二分类网络模型，所述第一分类网络模型用于对所述工程图像信息的工程类型进行识别训练的网络模型，所述第二分类网络模型是用于对所述地物数据信息中的地物特征进行识别训练的网络模型；

基于所述工程图像信息以及所述边缘融合特征对所述第一分类网络模型进行训练，得到训练好的第一分类网络模型；

基于所述DSM模型以及所述边缘融合特征对所述第二分类网络模型进行训练，得到训练好的第二分类网络模型；

将所述第一分类网络模型与所述第二分类网络模型进行特征融合，得到识别网络模型。

5.根据权利要求1所述的一种用于铁路工程的弃渣场识别方法，其特征在于，所述将所述实时图像信息输入至训练好的识别网络模型中进行训练，得到弃渣场识别信息，包括：

对所述实时图像信息进行重叠切片处理，得到切割图像信息；

基于所述切割图像信息构建第二DSM模型，并调取所述第二DSM模型中的DSM数据；

将所述切割图像信息以及所述DSM数据输入至所述识别网络模型中进行预测训练，得到弃渣场识别信息。

6.根据权利要求5所述的一种用于铁路工程的弃渣场识别方法，其特征在于，所述将所述切割图像信息以及所述DSM数据输入至所述识别网络模型中进行预测训练，得到弃渣场识别信息，之后还包括：

判断所述切割图像信息中是否存在重叠切片图像；

若存在，则基于所述弃渣场识别信息确定与每个所述重叠切片图像相对应像素预测值；

对每个所述重叠切片图像对应的所述像素预测值进行出现率排比，得到目标预测结果。