【技术实现步骤摘要】
一种基于多窗态识别过程的城市正射分割识别方法
本专利技术涉及图像处理
，具体涉及到基于多窗态识别过程的城市正射分割识别方法。
技术介绍
目前城市正射影像图十分巨大，包含大量的信息，现有的识别算法无法直接对一个城市完整的正射影像图进行识别处理，因此需要对其进行切割再识别，目前的直接切割方式有一个严重的问题，切割产生大量的边缘区域，导致边缘区域的实体不能够很好的识别，从而影像了整体的识别效果。申请号为CN201810803413.1的中国专利技术专利公开了一种基于深度学习的石油设施遥感自动识别方法及装置，该方法包括：将油田区域的遥感数据所述遥感数据转换成多幅图像；确定所述多幅图像中至少包含一处石油设施的图像，并形成图像数据集；将所述图像数据集中的第一部分图像作为训练样本，并对预设的初始深度学习模型进行训练，获得识别模型；将所述图像数据集中的第二部分图像作为测试样本输入所述识别模型，如果获得测试结果满足预设条件，则将所述识别模型作为石油设施识别模型；获取待识别油田区域的遥感数据，并将所述遥感数据转换成待识别图像；基于...
【技术保护点】
1.一种基于多窗态识别过程的城市正射分割识别方法，其特征在于，包括以下步骤，/n第一步，初始化滑动窗口大小、步长，对城市正影像图进行滑动分割，/n第二步，窗口图像识别，/n第三步，窗口移动，并重复第二步直至识别完成。/n
【技术特征摘要】
1.一种基于多窗态识别过程的城市正射分割识别方法，其特征在于，包括以下步骤，
第一步，初始化滑动窗口大小、步长，对城市正影像图进行滑动分割，
第二步，窗口图像识别，
第三步，窗口移动，并重复第二步直至识别完成。
2.一种如权利要求1所述的基于多窗态识别过程的城市正射分割识别方法，其特征在于，所述窗口图像识别步骤分为五步，
S1，全窗模式，窗口图像整体识别，
S2，窗口移动特定步长，
S3，半窗态模式，窗口图像部分识别，
S4，窗口移动特定步长，
S5，全窗态迷失，窗口图像整体识别。
3.一种如权利要求2所述的基于多窗态识别过程的城市正射分割识别方法，其特征在于，所述特定步长为半个步长。
4.一种如权利要求2所述的基于多窗态识别过程的城市正射分割识别方法，其特征在于，所述特定步长为一个步长。
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【专利技术属性】
技术研发人员：由清圳，
申请(专利权)人：埃洛克航空科技北京有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11
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