[发明专利]对象面积测量方法、装置、电子设备和存储介质

说明书

本公开提供了一种对象面积测量方法，涉及人工智能领域，尤其涉及计算机视觉和深度学习技术。实现方案为：获取具有空间分辨率的原始图像，原始图像包含目标对象。获取对象识别模型，对象识别模型包括至少两组分类模型。基于原始图像，生成一个或多个原始图像块。对每个原始图像块进行包括以下各项的操作：对每个原始图像块进行至少两种尺度的缩放，以得到至少两种尺度的缩放图像块，至少两种尺度的缩放图像块分别对应于至少两组分类模型，以及将至少两种尺度的缩放图像块输入到对象识别模型，以得到该原始图像块中目标对象的识别结果。基于一个或多个原始图像块各自的识别结果和原始图像的空间分辨率，确定目标对象的面积。

技术领域

本公开涉及人工智能技术领域，尤其涉及计算机视觉和深度学习技术，具体涉及一种用于对象面积测量的方法、装置、电子设备、计算机可读存储介质和计算机程序产品。

背景技术

人工智能是研究使计算机来模拟人的某些思维过程和智能行为(如学习、推理、思考、规划等)的学科，既有硬件层面的技术也有软件层面的技术。人工智能硬件技术一般包括如传感器、专用人工智能芯片、云计算、分布式存储、大数据处理等技术:人工智能软件技术主要包括计算机视觉技术、语音识别技术、自然语言处理技术以及机器学习/深度学习、大数据处理技术、知识图谱技术等几大方向。

对象面积测量，例如对地物面积的测量在农作物种植、城乡规划、防汛救灾等领域具有很高的实用价值。在相关技术中，对地物面积测量的技术方案还有很大的提高空间。

在此部分中描述的方法不一定是之前已经设想到或采用的方法。除非另有指明，否则不应假定此部分中描述的任何方法仅因其包括在此部分中就被认为是现有技术。类似地，除非另有指明，否则此部分中提及的问题不应认为在任何现有技术中已被公认。

发明内容

本公开提供了一种对象面积测量的方法、装置、电子设备、计算机可读存储介质和计算机程序产品。

根据本公开的一方面，提供了一种对象面积测量方法，包括：获取具有空间分辨率的原始图像，原始图像包含目标对象。获取对象识别模型，对象识别模型包括至少两组分类模型，至少两组分类模型中的每一组包括至少两种语义分割网络模型。基于所述原始图像，生成一个或多个原始图像块。对每个原始图像块进行包括以下各项的操作：对每个原始图像块进行至少两种尺度的缩放，以得到至少两种尺度的缩放图像块，其中，至少两种尺度的缩放图像块分别对应于至少两组分类模型，以及，将所述至少两种尺度的缩放图像块输入到对象识别模型，以得到该原始图像块中目标对象的识别结果。基于一个或多个原始图像块各自的识别结果和原始图像的空间分辨率，确定目标对象的面积。

根据本公开的另一方面，提供了一种对象面积测量装置，包括：第一获取单元，被配置为获取具有空间分辨率的原始图像，原始图像包括目标对象。第二获取单元，被配置为获取对象识别模型，对象识别模型包括至少两组分类模型，至少两组分类模型中的每一组包括至少两种语义分割网络模型。生成单元，被配置为基于原始图像，生成一个或多个原始图像块。执行单元，被配置为对每个原始图像块进行包括以下的各项操作：对每个原始图像块进行至少两种尺度的缩放，以得到至少两种尺度的缩放图像块，至少两种尺度的缩放图像块分别对应于所述至少两组分类模型，以及，将至少两种尺度的缩放图像块输入到对象识别模型，以得到该原始图像块中目标对象的识别结果。确定单元，被配置为基于一个或多个原始图像块各自的识别结果和原始图像的空间分辨率，确定目标对象的面积。

根据本公开的另一方面，提供了一种电子设备，包括：存储器、处理器以及存储在存储器上的计算机程序。其中，处理器被配置为执行计算机程序以实现上述方法的步骤。

根据本公开的另一方面，提供了一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序。其中，计算机程序被处理器执行时实现上述方法的步骤。

根据本公开的另一方面，提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序。其中，计算机程序被处理器执行时实现上述方法的步骤。