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(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202211259179.3 (22)申请日 2022.10.14 (71)申请人 国网四川电力送变电建 设有限公司 地址 610000 四川省成 都市成华区建 设南 支路2号 (72)发明人 阳建 李刚 景文川 徐源 王涛 黄欠 黄鹏 余游 王泽贵 (74)专利代理 机构 成都行之专利代理事务所 (普通合伙) 51220 专利代理师 史丽红 (51)Int.Cl. G06V 10/764(2022.01) G06V 10/774(2022.01) G06V 10/82(2022.01) G06V 10/40(2022.01)G06N 3/04(2006.01) G06N 3/08(2006.01) (54)发明名称 一种基于深度学习的地理信息提取方法及 系统 (57)摘要 本发明公开了一种基于深度学习的地理信 息提取方法及系统, 属于图像处理技术领域; 用 三维图像数据结合已有的地图数据, 通过深度学 习方法训练得到网络分类模型, 在训练网络分类 模型前先对三维图像数据进行一系列的预处理 操作得到梯度向量, 将三维图像数据中小结构的 常规地图上无法准确描述显示的地理信息暴露 出来, 在通过深度学习方法来训练构建网络分类 模型, 卷积神经网络可以很方便提取三维图像数 据中判别性较高的信息, 通过网络分类模型对待 提取图像识别提取时能够得到更加准确的地理 信息分类结果, 为张牵场的选址提供准确的地理 依据; 由于网络分类模型具有良好的训练基础, 使得三维的待提取图像也能够快速精准的提取 出所需地理信息 。 权利要求书2页 说明书6页 附图2页 CN 115546551 A 2022.12.30 CN 115546551 A 1.一种基于深度学习的地理信息提取 方法, 其特 征在于, 包括: 步骤一: 获取目标区域的三维图像数据; 步骤二: 对三维图像数据预处 理后切片处 理得到N个图像数据; 步骤三: 计算出各图像数据的梯度 幅值图像, 并对梯度 幅值图像进行分割得到区域图 像; 步骤四: 计算每个区域图像的梯度向量后输入卷积神经网络进行训练得到网络分类模 型; 步骤五: 将待提取图像输入网络分类模型进行识别提取 得到该图像的地理信息 。 2.根据权利要求1所述的一种基于深度 学习的地理信 息提取方法, 其特征在于, 所述预 处理过程为将三维图像数据投影得到二维图像数据。 3.根据权利要求1所述的一种基于深度 学习的地理信 息提取方法, 其特征在于, 梯度幅 值图像的获取 方法为: 基于图像数据的像素点计算出x方向的梯度Dx和y方向的梯度Dy; 基于x方向的梯度Dx和y方向的梯度Dy根据式 计算该像素点的图像梯度 计算出所有像素点的图像梯度 后得到梯度幅值图像。 4.根据权利要求3所述的一种基于深度 学习的地理信 息提取方法, 其特征在于, 像素点 在x方向的梯度Dx和y方向的梯度Dy通过下式计算: 式中x和y为像素点在图像数据上的横坐标和纵坐标。 5.根据权利要求1所述的一种基于深度 学习的地理信 息提取方法, 其特征在于, 所述 区 域图像的获取方法包括: 用分水岭算法对梯度幅值图像进 行分割得到多个区域不同的图像 块, 对每个图像块进行 所述区域类别的标注得到区域图像。 6.根据权利要求1所述的一种基于深度 学习的地理信 息提取方法, 其特征在于, 区域图 像的梯度方向计算方法为: 区域图像上的像素点 i的坐标为(n, m); 用像素点 i的梯度方向 向量为 以区域图像上 所有像素点的梯度方向 向量表示该区域图像的梯度向量。 7.根据权利要求1所述的一种基于深度 学习的地理信 息提取方法, 其特征在于, 所述待 提取图像为无 人机测量的三维地理数据。权 利 要 求 书 1/2 页 2 CN 115546551 A 28.根据权利要求7所述的一种基于深度 学习的地理信 息提取方法, 其特征在于, 先对待 提取图像执 行步骤二和步骤三后得到待提取图像的区域图像; 再计算待提取图像各区域图像的梯度向量后输入网络分类模型进行识别提取。 9.一种基于深度学习的地理信息提取系统, 应用于权利要求1 ‑8任意一项所述的基于 深度学习的地理信息提取方法, 包括: 采集模块、 预 处理模块、 计算模块、 训练模块和提取模 块; 采集模块用于获取目标区域的三维地图数据; 预处理模块用于对三维地图数据预处 理后切片处 理得到N个图像数据; 计算模块用于计算出各图像数据的梯度幅值图像, 并对梯度幅值图像进行分割得到区 域图像; 训练模块用于对区域图像计算梯度方向后输入卷积神经网络进行训练得到网络分类 模型; 提取模块用于将待提取图像输入网络分类模型进行识别提取 出该图像的地理信息 。 10.一种非暂态计算机可读存储介质, 其上存储有计算机指令, 其特征在于, 该指令被 处理器执行时实现权利要求1 ‑8中任一项所述的方法的步骤。权 利 要 求 书 2/2 页 3 CN 115546551 A 3
专利 一种基于深度学习的地理信息提取方法及系统
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