[发明专利]遥感图像云检测方法、装置、设备及存储介质

权利要求书

1.一种遥感图像云检测方法，其特征在于，所述遥感图像云检测方法包括：

将遥感卫星高分辨率图像进行预处理，获得多通道图像数据；

将所述多通道图像数据输入至U-Tansformer神经网络，获得不同维度大小的图像信息特征图；

将所述图像信息特征图作为输入序列，经过切片操作，获得输入特征图；

将所述输入特征图线性映射为D维的embedding向量，经过tranformer编码，获得编码向量；

将所述编码向量使用级联上采样操作，在上采样的同时，将编码过程中的特征图进行拼接，获得最终层特征图；

根据激活函数输出所述最终层特征图对应的分类标签概率值，映射所述分类标签概率值中最高概率值对应的类别，输出最终预测标签图。

2.如权利要求1所述的遥感图像云检测方法，其特征在于，所述将遥感卫星高分辨率图像进行预处理，获得多通道图像数据，包括：

根据预设裁剪尺寸将遥感卫星高分辨率图像进行图像裁剪，获得裁剪图像；

根据预设图像增广策略对所述裁剪图像进行图像增广，获得多通道图像数据。

3.如权利要求1所述的遥感图像云检测方法，其特征在于，所述将所述多通道图像数据输入至U-Tansformer神经网络，获得不同维度大小的图像信息特征图，包括：

将所述多通道图像数据以预设批量大小输入至数据加载器的数据加载函数中；

根据预设数据输入函数将所述数据加载函数中的数据以迭代器的形式输入至U-Tansformer神经网络，获得不同维度大小的图像信息特征图。

4.如权利要求1所述的遥感图像云检测方法，其特征在于，所述将所述图像信息特征图作为输入序列，经过切片操作，获得输入特征图，包括：

将所述图像信息特征图进行序列化，获得所述图像信息特征图的尺寸大小；

根据所述尺寸大小和预设切片尺寸对所述图像信息特征图进行切片操作，获得输入特征图。

5.如权利要求4所述的遥感图像云检测方法，其特征在于，所述将所述输入特征图线性映射为D维的embedding向量，经过tranformer编码，获得编码向量，包括：

通过预设线性模型将所述输入特征图映射到D维的嵌入空间，获得图像特征embedding；

获得所述嵌入空间的位置embedding，将所述位置embedding与所述图像特征embedding相加，获得所述输入特征图的embedding向量；

将所述输入特征图的embedding向量经过若干层的tranformer编码，获得编码向量。

6.如权利要求5所述的遥感图像云检测方法，其特征在于，所述将所述编码向量使用级联上采样操作，在上采样的同时，将编码过程中的特征图进行拼接，获得最终层特征图，包括：

将所述编码向量进行变形，将变形后的编码向量使用级联上采样操作，将所述编码向量的尺寸还原为所述图像信息特征图的尺寸大小；

在上采样的同时，将编码过程中的特征图进行拼接，获得最终层特征图。

7.如权利要求1所述的遥感图像云检测方法，其特征在于，所述根据激活函数输出所述最终层特征图对应的分类标签概率值，映射所述分类标签概率值中最高概率值对应的类别，输出最终预测标签图，包括：

将所述最终层特征图经过激活函数，获得所述最终层特征图中各个像素的类别输出概率，对各类别输出概率进行分类，获得分类标签概率值；

映射所述分类标签概率值中最高概率值对应的类别，输出最终预测标签图。