[发明专利]一种自动识别与预警卫星地图中违建厂房的方法及系统

权利要求书

1.一种自动识别与预警卫星地图中违建厂房的方法，其特征在于：包括以下步骤：

步骤一、获取卫星图像；

步骤二、对步骤一获取的卫星图像进行预处理，生成检测图像；

步骤三、将检测图像输入到成功的算法模型中进行处理，成功的算法模型为模型训练过程所获得的各类别平均精确率最高的模型；

步骤四、输出包含违建厂房相关信息的图像，展示卫星图像所在地的预警信息。

2.根据权利要求1所述的自动识别与预警卫星地图中违建厂房的方法，其特征在于：步骤二中，卫星图像预处理过程为：将卫星图像切割成像素为a*a的图片，使每个样本的切割均与周围的样本有重叠部分。

3.根据权利要求2所述的自动识别与预警卫星地图中违建厂房的方法，其特征在于：a取值为416。

4.根据权利要求1所述的自动识别与预警卫星地图中违建厂房的方法，其特征在于：各类别平均精确率最高的模型获取过程为：

数据准备阶段：数据来源为卫星图像，对卫星图像进行预处理，即将卫星图像切割成像素为a*a的样本图像；使用标注平台对样本图像进行标注；

模型训练阶段：经标注平台标注的样本图像及相关标签信息共同组成模型训练所需的数据集，将其输入到神经网络实现建模过程；经过调参及训练，使损失函数收敛为适当值，当各类别平均精确率的平均值达到70％以上，模型即可用于实践中；在可用于实践的模型中选出各类别平均精确率最高的模型。

5.根据权利要求4所述的自动识别与预警卫星地图中违建厂房的方法，其特征在于：标注标准为：矩形框标注，图片最左上角为(0,0)、最右下角为像素最大点(m,n)；标注文件保存为json文件，文件中包含目标框左上角坐标(xmin,ymin)右下角坐标(xmax,ymax)。

6.根据权利要求4所述的自动识别与预警卫星地图中违建厂房的方法，其特征在于：相关标签信息包括标签类别、所检测目标所在位置坐标；建模过程使用为迁移学习YOLOV3神经网络。

7.一种自动识别与预警卫星地图中违建厂房的系统，其特征在于：包括数据准备模块、模型训练模型及模型应用模块；

所述数据准备模块的数据来源为卫星图像，数据准备模块用于对卫星图像进行切割，并使用标注平台对图像进行标注；

所述模型训练模块基于神经网络进行模型训练，获取各类别平均精确率最高的模型；

所述模型应用模型应用上述各类别平均精确率最高的模型对所检测的卫星图像所在地的违建厂房情况进行预警。