[发明专利]一种基于软融合策略的轻量化洪水检测方法和装置

说明书

本发明提供了一种基于软融合策略的轻量化洪水检测方法和装置，所述方法包括：获取当前时序卫星遥感图像，利用轻量化洪水检测神经网络对当前时序卫星遥感图像进行处理，得到洪水区域的概率矩阵，基于洪水区域的概率矩阵得到当前时序卫星遥感图像的初步检测结果，并确定当前时序卫星遥感图像的加权约束概率矩阵；根据历史时序卫星遥感图像的洪水检测结果确定短期记忆和长期记忆；利用最大类间方差算法，按照自适应加权因子将短期记忆、长期记忆和当前时序卫星遥感图像的加权约束概率矩阵进行融合计算，得到当前时序卫星遥感图像的最终洪水检测结果。本发明实现在保证洪水检测性能的前提下，大幅提高现有洪水检测方法的前向推理速度。

技术领域

本发明涉及图像处理技术领域，特别涉及一种基于软融合策略的轻量化洪水检测方法和装置。

背景技术

洪水灾害的频繁爆发对人类生命财产安全造成严重威胁，洪涝灾害发生时，对洪水灾害的实时动态监测在抢险救援过程中发挥着重要作用。与基于水文信息输入的传统洪水监测模型相比，基于卫星遥感技术的洪水监测方法有更高的空间分辨率和更大的观测范围的优势，目前卫星遥感图像已被广泛用于洪水灾害检测。

但是单卫星的对地观测会受到重访周期的限制，不能对同一区域实施小时级别的高频次观测。多卫星平台联合对同一区域观测，可以将重访周期从数天降至数小时，现有基于多源异构时序卫星遥感图像的洪水监测虽然可以满足灾情报文的高时效性要求，但其总运算量和模型均较大，并不适用于基于边缘计算设备的轻量化部署。并且，现有方法主要针对同质遥感图像或者单源卫星遥感图像处理而设计，没有应用具体的融合策略来有效地利用多源异构时序卫星遥感图像中异构数据的互补特性。因此，亟需一种轻量化、高精度的洪水检测方法。

发明内容

鉴于上述问题，本发明实施例提供了一种基于软融合策略的轻量化洪水检测方法和装置，以便克服上述问题或者至少部分地解决上述问题。

本发明实施例的第一方面，公开了一种基于软融合策略的轻量化洪水检测方法，所述方法包括：

获取当前时序卫星遥感图像，所述当前时序卫星遥感图像来自于多源异构时序卫星遥感图像中的一幅图像；

利用轻量化洪水检测神经网络对所述当前时序卫星遥感图像进行处理，得到洪水区域的概率矩阵，基于所述洪水区域的概率矩阵得到当前时序卫星遥感图像的初步检测结果；

根据所述当前时序卫星遥感图像的初步检测结果和所述洪水区域的概率矩阵，确定当前时序卫星遥感图像的加权约束概率矩阵；

根据历史时序卫星遥感图像的洪水检测结果确定短期记忆和长期记忆；

利用最大类间方差算法，按照自适应加权因子将所述短期记忆、所述长期记忆和所述当前时序卫星遥感图像的加权约束概率矩阵进行融合计算，得到当前时序卫星遥感图像的最终洪水检测结果。

可选地，所述轻量化洪水检测神经网络包括编码器，所述编码器包含1个复制模块和J个轻量化残差块模块，所述复制模块与第1个轻量化残差块模块直接连接，相邻两个轻量化残差块模块之间通过最大池化层连接，所述1个复制模块和所述J个轻量化残差块模块对应第1至第J+1个编码特征层；所述利用所述轻量化洪水检测神经网络对所述当前时序卫星遥感图像进行处理，包括：

通过编码器对所述当前时序卫星遥感图像进行卷积处理后，将得到的结果输入到所述复制模块，得到第1个编码特征层的输出特征；

依次利用所述J个轻量化残差模块，对上级模块输出特征进行处理，分别得到第2个至第J+1个编码特征层输出的特征，其中，第1个轻量化残差模块的上级模块是复制模块。