【CN109934110A】一种河道附近违建房屋识别方法【专利】

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违章建筑识别方法及装置、存储介质、计算机设备[发明专利]

违章建筑识别方法及装置、存储介质、计算机设备[发明专利]

专利名称:违章建筑识别方法及装置、存储介质、计算机设备专利类型:发明专利
发明人:雷晨雨
申请号:CN201910624931.1
申请日:20190711
公开号:CN110503108A
公开日:
20191126
专利内容由知识产权出版社提供
摘要:本申请公开了一种违章建筑识别方法及装置、存储介质、计算机设备,该方法包括:获取待识别建筑对应的待识别建筑物图片;对待识别建筑物图片进行灰度化处理,得到待识别建筑物图片对应的灰度图;对灰度图进行边缘检测,得到待识别建筑物图片对应的边缘图片;从边缘图片中提取待识别建筑物轮廓图;根据待识别建筑物轮廓图与标准建筑物轮廓图的匹配情况,判断待识别建筑是否为违章建筑。

本申请根据待识别建筑物的轮廓图和标准建筑物的轮廓图的匹配情况分析待识别建筑物是否违章,相比于现有技术中的人工识别方式,提升了违章建筑识别的准确性和效率。

申请人:平安科技(深圳)有限公司
地址:518000 广东省深圳市福田街道福安社区益田路5033号平安金融中心23楼
国籍:CN
代理机构:北京中强智尚知识产权代理有限公司
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(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请号 201910107890.9
(22)申请日 2019.02.02
(71)申请人 广州中科云图智能科技有限公司
地址 510030 广东省广州市越秀区太和岗
20号202房
(72)发明人 潘屹峰 杨骥 李勇 刘文祥 
李国华 
(74)专利代理机构 广州骏思知识产权代理有限
公司 44425
代理人 潘桂生
(51)Int.Cl.
G06K 9/00(2006.01)
G06K 9/46(2006.01)
G06K 9/62(2006.01)
G06T 3/40(2006.01)
G06T 5/30(2006.01)G06T 7/11(2017.01)G06T 7/62(2017.01)
(54)发明名称
一种河道附近违建房屋识别方法
(57)摘要
本发明涉及一种河道附近违建房屋识别方
法,包括以下步骤:
S1:将无人机拍摄的多幅河流正射影像拼接成一幅全景图像;S2:通过所述全
景图像对初始语义分割算法进行房屋特征训练,
获得房屋轮廓识别模型;S3:通过所述房屋轮廓
识别模型提取所述全景图像中的房屋轮廓像素,
并将房屋轮廓像素矢量化;S4:对矢量化后的房
屋轮廓像素进行房屋违建标识。

本发明所述的河
道附近违建房屋识别方法,替代了传统人工进行
房屋的轮廓标识及矢量化工作,提高了房屋轮廓
提取的效率。

权利要求书2页 说明书6页 附图4页CN 109934110 A 2019.06.25
C N 109934110
A
权 利 要 求 书1/2页CN 109934110 A
1.一种河道附近违建房屋识别方法,其特征在于:包括以下步骤:
S1:将无人机拍摄的多幅河流正射影像拼接成一幅全景图像;
S2:通过所述全景图像对初始语义分割算法进行房屋特征训练,获得房屋轮廓识别模型;
S3:通过所述房屋轮廓识别模型提取所述全景图像中的房屋轮廓像素,并将房屋轮廓像素矢量化;
S4:对矢量化后的房屋轮廓像素进行房屋违建标识。

2.根据权利要求1所述的河道附近违建房屋识别方法,其特征在于:所述步骤S2中包括以下步骤:
S201:构建骨干特征提取器提取出房屋特征,获得特征信息图;
S202:对所述特征信息图进行卷积运算减少特征信息图的通道数,获得第一特征图;
S203:构建空间金字塔池对所述第一特征图进行池化,并进行双线性插值反卷积获得第二特征图;
S204:将所述第一特征图和第二特征图进行特征融合,获得特征图集,并对所述特征图集做卷积及双线性插值反卷积运算,得到预测影像;
S205:根据预设的标注影像,将所述预测影像与标注影像进行交叉熵计算获得损失量;
S206:利用所述损失量对所述房屋轮廓识别模型进行迭代优化,获得优化的房屋轮廓识别模型。

3.根据权利要求2所述的河道附近违建房屋识别方法,其特征在于:所述步骤S2中,在步骤S206之后,还包括以下步骤:S207:将优化好的房屋轮廓识别模型封装成房屋轮廓提取工具。

4.根据权利要求1所述的河道附近违建房屋识别方法,其特征在于:在步骤S3中还包括以下步骤:将所述房屋轮廓识别模型提取房屋轮廓并矢量化后的特征图输出SHP文件。

5.根据权利要求1所述的河道附近违建房屋识别方法,其特征在于:所述步骤S3中还在房屋轮廓提取前对所述预测影像做形态学处理。

6.根据权利要求5所述的河道附近违建房屋识别方法,其特征在于:所述形态学处理包括膨胀、腐蚀、开和闭操作。

7.根据权利要求1所述的河道附近违建房屋识别方法,其特征在于:所述步骤S4中包括以下步骤:
S401:计算所述预测影像中的房屋轮廓面积;
S402:在所述预测影像中的河道两岸搭建缓冲区并计算出缓冲区面积;
S403:将所述缓冲区面积与所述房屋轮廓面积进行交叠计算,获得所述房屋轮廓与缓冲区的交集区域面积;
S404:将所述房屋轮廓与缓冲区的交集区域标识为违建房屋区域。

8.根据权利要求7所述的河道附近违建房屋识别方法,其特征在于:所述步骤S401中具体包括以下步骤:预设面积阀值,提取房屋轮廓点集并计算出轮廓面积,将所述轮廓面积与预设面积阀值相比较,将轮廓面积小于所述预设面积阀值的区域去除;预设矩形度阀值,对每个房屋轮廓进行矩形度计算,将小于所述预设矩形度阀值的轮廓去除;对所述房屋轮廓点集进行均匀稀释,将稀释后的房屋轮廓点集矢量化。

2。

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