[发明专利]一种用于从遥感图像中提取道路的方法及装置

权利要求书

1.一种训练用于从遥感图像中提取道路的模型的方法，所述方法在云端执行，所述方法包括：

对遥感图像进行标注，以得到第一图像和第二图像，其中，所述第一图像中标记出所述遥感图像中的道路路面，所述第二图像中标记出所述遥感图像中的道路边缘；

基于边缘检测算法从所述遥感图像得到第三图像，其中，所述第三图像中标记出所述遥感图像中的道路边缘；

将所述第三图像输入模型中的边缘提取网络并利用所述第二图像来对所述边缘提取网络进行训练；以及

将所述遥感图像输入模型中的分割网络并利用所述第一图像和来自所述边缘提取网络的边缘特征来对所述分割网络进行训练。

2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述模型被配置为将来自所述边缘提取网络的边缘特征与来自所述分割网络的分割特征进行组合以得到模型输出，所述模型输出指示所述遥感图像中的道路。

3.根据权利要求2所述的方法，其中，所述边缘提取网络的损失函数基于所述边缘特征和所述第二图像进行计算，所述分割网络的损失函数基于所述模型输出和所述第一图像进行计算。

4.一种从遥感图像提取道路的方法，所述方法在边缘端执行，所述方法包括：

向云端发出请求以获取经训练的模型，所述经训练的模型是根据权利要求1-3中的任一项所述的方法训练得到的；

从终端接收用于从遥感图像提取道路的请求，其中，所述请求包括所述遥感图像；

利用经训练的模型对所述遥感图像进行计算，以得到模型输出，所述模型输出指示所述遥感图像中的道路；以及

将所述模型输出返回给终端。

5.根据权利要求4所述的方法，其中，所述方法还包括：

将从终端接收到的遥感图像同步到云端，以用于模型的训练或更新。

6.根据权利要求5所述的方法，其中，所述方法还包括：

响应于所述遥感图像被同步到云端，从所述边缘端本地删除所述遥感图像。

7.根据权利要求4所述的方法，其中，所述方法还包括：

在云端更新了模型或在边缘端本地的模型被删除的情况下，向云端发出请求以重新获取模型。

8.一种训练用于从遥感图像中提取道路的模型的训练装置，所述训练装置位于云端，所述训练装置被配置为：

对遥感图像进行标注，以得到第一图像和第二图像，其中，所述第一图像中标记出所述遥感图像中的道路路面，所述第二图像中标记出所述遥感图像中的道路边缘；

基于边缘检测算法从所述遥感图像得到第三图像，其中，所述第三图像中标记出所述遥感图像中的道路边缘；

将所述第三图像输入模型中的边缘提取网络并利用所述第二图像来对所述边缘提取网络进行训练；以及

将所述遥感图像输入模型中的分割网络并利用所述第一图像和来自所述边缘提取网络的边缘特征来对所述分割网络进行训练。

9.根据权利要求8所述的训练装置，其中，所述模型被配置为将来自所述边缘提取网络的边缘特征与来自所述分割网络的分割特征进行组合以得到模型输出，所述模型输出指示所述遥感图像中的道路。

10.根据权利要求9所述的训练装置，其中，所述边缘提取网络的损失函数基于所述边缘特征和所述第二图像进行计算，所述分割网络的损失函数基于所述模型输出和所述第一图像进行计算。

11.一种从遥感图像提取道路的装置，所述装置位于边缘端，所述装置包括：

决策模块，被配置为：

向云端发出请求以获取经训练的模型，所述经训练的模型是根据权利要求1-3中的任一项所述的方法训练得到的，

从终端接收用于从遥感图像提取道路的请求，其中，所述请求包括所述遥感图像，以及

将模型输出返回给终端，所述模型输出指示所述遥感图像中的道路；以及

计算模块，被配置为利用经训练的模型对所述遥感图像进行计算，以得到所述模型输出。