[发明专利]基于超对象信息的遥感图像目标提取方法、装置及介质有效

专利信息
申请号: 201910418494.8 申请日: 2019-05-20
公开(公告)号: CN110287962B 公开(公告)日: 2023-10-27
发明(设计)人: 王俊;高鹏;谢国彤 申请(专利权)人: 平安科技(深圳)有限公司
主分类号: G06V10/26 分类号: G06V10/26;G06V10/774;G06V10/80;G06T7/11
代理公司: 北京鸿元知识产权代理有限公司 11327 代理人: 李玉琦;张超艳
地址: 518033 广东省深圳市福田区福*** 国省代码: 广东;44
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摘要: 发明属于图像处理技术领域,公开了一种基于超对象信息的遥感图像目标提取方法,包括:获取遥感图像;对所述遥感图像进行分割,得到所述遥感图像的多个分割基本单元;提取分割基本单元的图像特征,形成第一特征向量,结合分割基本单元中待提取目标的超对象特征信息,形成第二特征向量;将第一特征向量和第二特征向量融合形成融合特征向量;将融合特征向量输入经过训练的神经网络模型;通过所述神经网络模型输出与所述分割基本单元相对应的目标类别。本发明还公开了一种电子装置和存储介质。本发明融入了待提取目标的超对象特征信息,实现了待提取目标的图像语义特征和尺度信息的充分利用,提高了遥感图像目标提取的有效性和准确性。
搜索关键词: 基于 对象 信息 遥感 图像 目标 提取 方法 装置 介质
【主权项】:
1.一种基于超对象信息的遥感图像目标提取方法,应用于电子装置,其特征在于,包括:获取遥感图像;对所述遥感图像进行分割,得到所述遥感图像的多个分割基本单元;提取所述分割基本单元的图像特征,形成第一特征向量,结合所述分割基本单元中待提取目标的超对象特征信息,形成第二特征向量;将所述第一特征向量和所述第二特征向量融合形成融合特征向量;将所述融合特征向量输入经过训练的神经网络模型;通过所述神经网络模型输出与所述分割基本单元相对应的目标类别。
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