申请/专利权人：宜昌黑鹿屿森科技有限公司

申请日：2024-01-28

公开（公告）日：2024-04-12

公开（公告）号：CN117876878A

主分类号：G06V20/10

分类号：G06V20/10;G06V10/764;G06V20/70

优先权：

专利状态码：在审-公开

法律状态：2024.04.12#公开

摘要：本申请的高分遥感图像人工构建筑场景智能分类方法，建立面向视觉的隐层概率语义解析场景分类方法，在场景表达的特征中加入空间信息约束，以较低的特征维度携带较多的语义信息，提升视觉词汇的表述力。一是结合遥感图像的数据特征解析典型人工场景的图像表现特征，采用较低的特征维度描述目标视觉信息；二是结合遥感图像的特征,改进隐层概率语义解析模型，采用分割视觉最为特征词汇的策略，将过分割后的图像进行视觉特征表述，利用高空间分辨率带来的丰富的图像空间信息和几何结构信息,弥补局部特征点描述力有限的局限性；通过将面向视觉的分类方法和焦点模型相结合，以低维的特征描述，取得更好的分类效果。

主权项：1.高分遥感图像人工构建筑场景智能分类方法，其特征在于，建立一种面向视觉的场景表述方法，即通过超像素方法对图像进行过分割，以分割所得的同质视觉作为视觉词汇单元，通过对其光谱、纹理及空间信息特征进行描述作为视觉单词，改进隐层概率语义解析模型进行场景推算，通过结合遥感图像的成像特征，基于场景内容构成，采用面向视觉的策略解析地物的分布规律，提高视觉单词语义承载力，解决语义鸿沟问题，提高图像语义的映射层次；1基于分割视觉的高分遥感图像场景内容表达：采用超像素分割法，将图像进行过分割，以提取的分割视觉作为语义词汇，以分割同质区域为对象，进行特征提取，并采用语义模型进行推算，将图像内容转换为协同分布式语义；具体包括：一是基于目标提取的场景内容推算：对图像进行分割，将分割所得的图像面元作为基本单位，利用色彩、纹理、以及空间特征进行多特征计算，实现视觉目标的识别和分类；二是基于视觉特征的场景目标表达：对过分割所得的图块视觉从图层值特征、纹理特征和空间信息特征三方面描述，并将其合并形成特征向量，其中图层特征通过计算每个波段的光谱信息得到，空间信息特征通过计算视觉的像元在图像坐标中的分布特征，实现视觉的类别信息标记；三是基于多模特征分割的场景目标视觉获取；2基于隐层概率语义解析的遥感图像场景分类：对场景内容进行精确的语义描述，在高层语义和底层特征之间建立有效的关系,采用基于中层的语义场景建模方法，通过事先假设图像中隐含的抽象概念，采用视觉词汇法来表示图像中实体信息的中间语义特征，同类场景具有相近的词汇概念分布，通过中间语义词汇的概念分布划分图像的语义属性，将基于分割视觉的场景目标词汇表达方法与概率推算模型相结合，提高语义表达的层次；具体包括：一是隐层概率语义解析模型；二是基于视觉词汇的遥感图像场景语义解析；三是基于建筑识别分类器的判别分类。

全文数据：

权利要求：

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