[发明专利]一种河道附近违建房屋识别方法

权利要求书

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，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；

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，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。

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，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。

3.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。

4.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S3中还在房屋轮廓提取前对所述预测影像做形态学处理。

5.根据权利要求4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。

6.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。

7.一种计算机可读储存介质，其上储存有计算机程序，其特征在于，该计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至6中任意一项所述的河道附近违建房屋识别方法的步骤。

8.一种计算机设备，其特征在于，包括储存器、处理器以及储存在所述储存器中并可被所述处理器执行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至6中任意一项所述的河道附近违建房屋识别方法的步骤。