建筑物轮廓生成方法、装置、计算机设备及存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术公开了建筑物轮廓生成方法、装置、计算机设备及存储介质，其中方法包括：收集已获取到其中的建筑物的轮廓框的卫星图；将收集到的卫星图作为训练样本，训练得到实例分割模型；获取待处理的卫星图；利用实例分割模型，识别出待处理的卫星图中的建筑物的轮廓框。应用本发明专利技术所述方案，能够节省人力成本并提高建筑物轮廓的获取效率等。

【技术实现步骤摘要】
建筑物轮廓生成方法、装置、计算机设备及存储介质
本专利技术涉及计算机应用技术，特别涉及建筑物轮廓生成方法、装置、计算机设备及存储介质。
技术介绍
地图的广泛应用让人们的生活更加便利，人们的出行离不开覆盖完整且坐标准确的兴趣点(POI，PointofInterest)，同时底图呈现出的建筑物轮廓也能帮助用户更好地定位以及索引现实世界。目前，主要基于卫星图依靠人工提取建筑物轮廓，不但需要耗费较大的人力成本，而且效率低下。
技术实现思路
有鉴于此，本专利技术提供了建筑物轮廓生成方法、装置、计算机设备及存储介质，能够节省人力成本并提高建筑物轮廓的获取效率。具体技术方案如下：一种建筑物轮廓生成方法，包括：收集已获取到其中的建筑物的轮廓框的卫星图；将收集到的卫星图作为训练样本，训练得到实例分割模型；获取待处理的卫星图；利用所述实例分割模型，识别出所述待处理的卫星图中的建筑物的轮廓框。根据本专利技术一优选实施例，所述识别出所述待处理的卫星图中的建筑物的轮廓框之后，进一步包括：根据以下信息之一或任意组合：兴趣点先验信息、路网信息、轮廓框之间的相互信息，对识别出的轮廓框进行优化。根据本专利技术一优选实施例，根据所述兴趣点先验信息对识别出的轮廓框进行优化包括：若确定任一轮廓框周围预定范围内无兴趣点或其它轮廓框，则丢弃所述轮廓框。根据本专利技术一优选实施例，根据所述路网信息对识别出的轮廓框进行优化包括：若确定任一轮廓框全部压盖在道路上或跨越整条道路，则丢弃所述轮廓框。根据本专利技术一优选实施例，所述根据所述路网信息对识别出的轮廓框进行优化进一步包括：若确定任一轮廓框压盖了部分道路，则确定出所述轮廓框中压盖在道路上的各点与所压盖一侧的道路边缘的垂直距离中的最大值，并将所述轮廓框沿着与道路垂直且离开道路的方向至少平移所述最大值。根据本专利技术一优选实施例，根据轮廓框之间的相互信息对识别出的轮廓框进行优化包括：若确定任意N个轮廓框发生重叠，N为大于二的正整数，则丢弃所述N个轮廓框。根据本专利技术一优选实施例，所述根据轮廓框之间的相互信息对识别出的轮廓框进行优化进一步包括：若确定任意两个轮廓框发生重叠，则确定出重叠部分中位于不同轮廓框中的两个点在两个轮廓框的中心点连线方向上的最大距离，并分别将两个轮廓框以各自的中心点为中心内缩至少所述最大距离/2。根据本专利技术一优选实施例，所述对识别出的轮廓框进行优化之后，进一步包括：根据优化后的轮廓框生成地图中对应建筑物的轮廓框。一种建筑物轮廓生成装置，包括：模型训练单元以及轮廓生成单元；所述模型训练单元，用于收集已获取到其中的建筑物的轮廓框的卫星图，将收集到的卫星图作为训练样本，训练得到实例分割模型；所述轮廓生成单元，用于获取待处理的卫星图，利用所述实例分割模型，识别出所述待处理的卫星图中的建筑物的轮廓框。根据本专利技术一优选实施例，所述装置中进一步包括：优化处理单元；所述优化处理单元，用于根据以下信息之一或任意组合：兴趣点先验信息、路网信息、轮廓框之间的相互信息，对识别出的轮廓框进行优化。根据本专利技术一优选实施例，所述优化处理单元中包括：第一优化子单元；所述第一优化子单元，用于在确定任一轮廓框周围预定范围内无兴趣点或其它轮廓框时，丢弃所述轮廓框。根据本专利技术一优选实施例，所述优化处理单元中包括：第二优化子单元；所述第二优化子单元，用于在确定任一轮廓框全部压盖在道路上或跨越整条道路时，丢弃所述轮廓框。根据本专利技术一优选实施例，所述第二优化子单元进一步用于，若确定任一轮廓框压盖了部分道路，则确定出所述轮廓框中压盖在道路上的各点与所压盖一侧的道路边缘的垂直距离中的最大值，并将所述轮廓框沿着与道路垂直且离开道路的方向至少平移所述最大值。根据本专利技术一优选实施例，所述优化处理单元中包括：第三优化子单元；所述第三优化子单元，用于在确定任意N个轮廓框发生重叠时，N为大于二的正整数，丢弃所述N个轮廓框。根据本专利技术一优选实施例，所述第三优化子单元进一步用于，若确定任意两个轮廓框发生重叠，则确定出重叠部分中位于不同轮廓框中的两个点在两个轮廓框的中心点连线方向上的最大距离，并分别将两个轮廓框以各自的中心点为中心内缩至少所述最大距离/2。根据本专利技术一优选实施例，所述装置中进一步包括：轮廓上线单元；所述轮廓上线单元，用于根据优化后的轮廓框生成地图中对应建筑物的轮廓框。一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现如以上所述的方法。一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述程序被处理器执行时实现如以上所述的方法。基于上述介绍可以看出，采用本专利技术所述方案，可首先收集已获取到其中的建筑物的轮廓框的卫星图，然后将收集到的卫星图作为训练样本，训练得到实例分割模型，这样，当需要生成建筑物轮廓时，可获取待处理的卫星图，然后利用实例分割模型，识别出待处理的卫星图中的建筑物的轮廓框，相比于现有技术，本专利技术所述方案中无需人工进行建筑物轮廓的提取，从而节省了人力成本，而且提高了建筑物轮廓的获取效率等。【附图说明】图1为本专利技术所述建筑物轮廓生成方法第一实施例的流程图。图2为本专利技术所述建筑物轮廓生成方法第二实施例的流程图。图3为本专利技术所述建筑物轮廓生成装置实施例的组成结构示意图。图4示出了适于用来实现本专利技术实施方式的示例性计算机系统/服务器12的框图。【具体实施方式】为了使本专利技术的技术方案更加清楚、明白，以下参照附图并举实施例，对本专利技术所述方案进行进一步说明。显然，所描述的实施例是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本专利技术保护的范围。图1为本专利技术所述建筑物轮廓生成方法第一实施例的流程图。如图1所示，包括以下具体实现方式。在101中，收集已获取到其中的建筑物的轮廓框的卫星图。在102中，将收集到的卫星图作为训练样本，训练得到实例分割模型。在103中，获取待处理的卫星图。在104中，利用实例分割模型，识别出待处理的卫星图中的建筑物的轮廓框。可以看出，为实现本实施例所述方案，需要首先获取实例分割模型。实例分割模型可通过深度学习的方式训练得到。相应地，则需要获取训练样本。本实施例中，可收集已获取到其中的建筑物的轮廓框的卫星图，将收集到的卫星图作为训练样本。比如，可将百度已知建筑物的轮廓框的卫星图作为训练样本。之后，可利用深度学习MNC框架，训练得到可用于识别/分割出建筑物的轮廓框的实例分割模型。这样，当需要生成建筑物轮廓时，可首先获取待处理的卫星图，然后将待处理的卫星图输入实例分割模型，从而得到识别出的待处理的卫星图中的建筑物的轮廓框。另外，为了保证识别的精度，在获取到识别出的建筑物的轮廓框之后，还可根据以下信息之一或任意组合：兴趣点先验信息、路网信息、轮廓框之间的相互信息，对识别出的轮廓框进行优化。以下分别对各优化方式进行详细说明。1)兴趣点先验信息该优化方式中，若确定任一轮廓框周围预定范围内无兴趣点或其它轮廓框，则可丢弃该轮廓框。具体地，针对识别出的每个轮廓框，可分别确定该轮廓框的中心点周围预定范围内是否存在兴趣点或其它轮廓框，若不存在兴趣点或其它轮廓框，则可认为该轮廓框是错误识别结果的概率较大，本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种建筑物轮廓生成方法，其特征在于，包括：收集已获取到其中的建筑物的轮廓框的卫星图；将收集到的卫星图作为训练样本，训练得到实例分割模型；获取待处理的卫星图；利用所述实例分割模型，识别出所述待处理的卫星图中的建筑物的轮廓框。

【技术特征摘要】
1.一种建筑物轮廓生成方法，其特征在于，包括：收集已获取到其中的建筑物的轮廓框的卫星图；将收集到的卫星图作为训练样本，训练得到实例分割模型；获取待处理的卫星图；利用所述实例分割模型，识别出所述待处理的卫星图中的建筑物的轮廓框。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述识别出所述待处理的卫星图中的建筑物的轮廓框之后，进一步包括：根据以下信息之一或任意组合：兴趣点先验信息、路网信息、轮廓框之间的相互信息，对识别出的轮廓框进行优化。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，根据所述兴趣点先验信息对识别出的轮廓框进行优化包括：若确定任一轮廓框周围预定范围内无兴趣点或其它轮廓框，则丢弃所述轮廓框。4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，根据所述路网信息对识别出的轮廓框进行优化包括：若确定任一轮廓框全部压盖在道路上或跨越整条道路，则丢弃所述轮廓框。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据所述路网信息对识别出的轮廓框进行优化进一步包括：若确定任一轮廓框压盖了部分道路，则确定出所述轮廓框中压盖在道路上的各点与所压盖一侧的道路边缘的垂直距离中的最大值，并将所述轮廓框沿着与道路垂直且离开道路的方向至少平移所述最大值。6.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，根据轮廓框之间的相互信息对识别出的轮廓框进行优化包括：若确定任意N个轮廓框发生重叠，N为大于二的正整数，则丢弃所述N个轮廓框。7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述根据轮廓框之间的相互信息对识别出的轮廓框进行优化进一步包括：若确定任意两个轮廓框发生重叠，则确定出重叠部分中位于不同轮廓框中的两个点在两个轮廓框的中心点连线方向上的最大距离，并分别将两个轮廓框以各自的中心点为中心内缩至少所述最大距离/2。8.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对识别出的轮廓框进行优化之后，进一步包括：根据优化后的轮廓框生成地图中对应建筑物的轮廓框。9.一种建筑物轮廓生成装置，其特征在于，包括：模型训练单元以及轮廓生成单元；所述模型训练单元，用于收集已获取到其中的建筑物的轮廓框的卫星图，将收集到的卫星图作为训练样本，训练得到实例分割模型；...

【专利技术属性】
技术研发人员：吴俊，吴云鹏，
申请(专利权)人：百度在线网络技术北京有限公司，
类型：发明
国别省市：北京,11