一种基于人工智能的在线协同化遥感图像标注系统技术方案

一种基于人工智能的在线协同化遥感图像标注系统，包括：标注项目分配子系统、智能标注子系统和后台管理子系统；所述后台管理子系统，用于管理各角色的账户信息，并对各角色进行权限分配；所述智能标注子系统，利用智能检测识别算法对遥感影像进行初步标注；所述标注项目分配子系统，用于为用户分配角色和项目，并基于所述角色的账户信息和权限将初步标注后的遥感影像按项目分配给所述用户，实现所有用户基于项目对遥感影像进行二次标注。本发明专利技术提供的技术方案实现了支持多人标注，并简化了标注过程，提高了标注效率。

【技术实现步骤摘要】
一种基于人工智能的在线协同化遥感图像标注系统
本专利技术涉及遥感图像标注
，具体涉及一种基于人工智能的在线协同化遥感图像标注系统。
技术介绍
随着卫星技术的不断进步，产生了大量的不同分辨率的遥感图像，因此研究遥感图像解译方法成为了遥感领域最热门也是最重要的研究课题之一。基于深度学习的遥感图像解译方法被证明是目前精度最高、效率最快的方法，而大量的训练数据是进行深度学习的前提，数据的质量决定了模型的上限，而训练数据产生离不开数据标注，数据标注作为机器学习工程中重要的一环，是构建AI金字塔的基础。在遥感图像解译早期发展阶段，训练样本集的建立主要是靠单人独立手动标注完成的。这种标注方式存在以下问题：数据集种类单一、数量少、格式不统一，所需的人工成本高。目前，网络上又公开了一部分遥感图像数据集，例如PatternNet数据集包含38类别，每一类别包含800样本图像，DLRSD数据集包含21类别，一共2100样本图像。但是与包含20000类别，14百万样本图像的ImageNet数据集相比，遥感图像数据集量还是非常少的。因此，在遥感领域内，如何建立大规模的遥感图像数据集是急需解决的问题。目前，在土地利用分类、目标检测和识别等遥感图像应用领域内，建立现有的数据集的方法可以分为两类：一是利用GoogleMapAPI、GoogleEarth、eCognition等其他桌面工具进行标注和裁切遥感图像。这种方式存在以下缺点：GoogleMapAPI需要使用者具有编程技术，其他桌面工具需要使用者具有遥感专业先验知识，并且需要多个独立的步骤才能完成，比如图像分割和裁切。另一种方法是基于参考影像的预标注方法。该方法基于已知的参考影像，获取先验范畴和位置信息来进行影像标注。这种方式实际上是第一种方法的改进，利用先验范畴和位置信息来代替手工标注工作。大大提高了效率，但是这种方式标注精度不高，并且也是单独作业，每一个关键处理步骤都是独立的。因此，对于算法业务复杂，数据量大，场景特殊的应用而言，直接基于上述两种方法可能会带来巨大的维护和管理成本。1)服务管理：在多人标注下，采用桌面工具会带来大量部署和维护的问题，同时涉及大量数据分发和分配问题，繁杂且容易引入错误。2)数据管理：有些工具将数据保存到本地xml，有些保存到MySQL或者NoSQL，不同项目的数据格式也存在很大差异，带来较高的管理成本和隐患。3)用户管理：用户和权限管理是多人标注下的一个重要需求，也是大部分标注工具缺失的功能。
技术实现思路
为了解决现有技术中所存在的不支持多人标注、标注效率低、标注过程繁琐的问题，本专利技术提供一种基于人工智能的在线协同化遥感图像标注系统，包括：标注项目分配子系统、智能标注子系统和后台管理子系统；所述后台管理子系统，用于管理各角色的账户信息，并对各角色进行权限分配；所述智能标注子系统，利用智能检测识别算法对遥感影像进行初步标注；所述标注项目分配子系统，用于为用户分配角色和项目，并基于所述角色的账户信息和权限将初步标注后的遥感影像按项目分配给所述用户，实现所有用户基于项目对遥感影像进行二次标注。优选的，所述智能标注子系统包括：智能标注模块，用于采用预先训练好的智能检测识别算法对实时显示的遥感影像数据进行初步标注，并存储。优选的，所述智能标注子系统，还包括：遥感影像浏览模块，用于对遥感影像数据采用分层瓦块技术加载、漫游和缩放处理；遥感影像增强模块：用于对所述遥感影像浏览模块处理的遥感影像数据采用直方图图像增强技术和波段选择技术进行处理并用于显示。优选的，所述智能标注子系统还包括：精度分析模块；所述精度分析模块，用于基于二次标注和初步标注采用精度分析技术确定智能检测识别算法的精度。优选的，所述智能标注子系统还包括：样本生产模块；所述样本生产模块，根据含有标注结果的历史遥感图生成样本标注结果，基于所述样本标注结果对应的遥感图像进行裁切生成样本集并进行存储入库；其中，所述样本集包括训练集和测试集。优选的，所述标注项目分配子系统，包括：项目分配模块、项目状态查询模块和项目审核模块；所述项目分配模块，用于为用户分配角色和项目，并基于所述角色的账户信息和权限将初步标注后的遥感影像按项目分配给所述用户；所述项目状态查询模块，用于基于具有权限的用户基于后台对所有的标注项目状态进行查询；所述项目审核模块，用于对具有权限的用户对标注结果进行检查、审核；所述角色包括：项目发布员、标注员、审核员。优选的，还包括数据库；所述数据库，用于保存标注项目分配子系统、智能标注子系统和后台管理子系统的数据。优选的，所述数据库，包括标注项目表和遥感影像数据表：所述标注项目表，用于记录标注项目的用户信息、标注结果和状态信息；所述遥感影像数据表，用于存储遥感影像的影像大小、波段数、投影信息、传感器类型、数据类型、影像来源信息。优选的，所述后台管理子系统包括用户管理模块、项目管理模块和数据管理模块；所述用户管理模块，用于对各角色的账户信息管理，并对各角色进行权限分配；所述项目管理模块，用于设定的项目类型；其中，所述项目类型包括：图像分类、像素分割、飞机目标检测、舰船目标；所述数据管理模块，用于采用瓦片地图技术对遥感影像数据进行分层瓦片处理并存储。与现有技术相比，本专利技术的有益效果为：1.一种基于人工智能的在线协同化遥感图像标注系统，包括：标注项目分配子系统、智能标注子系统和后台管理子系统；所述后台管理子系统，用于管理各角色的账户信息，并对各角色进行权限分配；所述智能标注子系统，利用智能检测识别算法对遥感影像进行初步标注；所述标注项目分配子系统，用于为用户分配角色和项目，并基于所述角色的账户信息和权限将初步标注后的遥感影像按项目分配给所述用户，实现所有用户基于项目对遥感影像进行二次标注。本专利技术提供的技术方案实现了支持多人标注。2、本专利技术通过智能标注子系统、标注项目分配子系统和后台管理子系统之间的相互协作，将整个标注流程串联起来，简化标注过程，让没有遥感专业知识的标注员也可以快速上手，让标注员只专注于具体的标注，不关心整个标注流程，减少了各个步骤衔接时的出错率，更节省了时间。3.本专利技术在二次标注之前，调用智能检测识别算法进行初步标注：基于人工智能的在线协同化遥感图像标注系统提供了飞机、舰船等常用关注目标检测器，语义分割算法等先进工具，适应多传感器、多种存储格式的大幅遥感图像标注，辅助专业人员快速完成数据标注任务，解决了过去面对大量的标注业务，标注过程进度慢、标注精度低下的问题。附图说明图1为本专利技术的基于人工智能的在线协同化遥感图像标注系统结构框图。具体实施方式为了更好地理解本专利技术，下面结合说明书附图和实例对本专利技术的内容做进一步的说明。一种基于人工智能的在线协同化遥感图像标注系统，如图1所示，包括：本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于人工智能的在线协同化遥感图像标注系统，其特征在于，包括：标注项目分配子系统、智能标注子系统和后台管理子系统；/n所述后台管理子系统，用于管理各角色的账户信息，并对各角色进行权限分配；/n所述智能标注子系统，利用智能检测识别算法对遥感影像进行初步标注；/n所述标注项目分配子系统，用于为用户分配角色和项目，并基于所述角色的账户信息和权限将初步标注后的遥感影像按项目分配给所述用户，实现所有用户基于项目对遥感影像进行二次标注。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于人工智能的在线协同化遥感图像标注系统，其特征在于，包括：标注项目分配子系统、智能标注子系统和后台管理子系统；
所述后台管理子系统，用于管理各角色的账户信息，并对各角色进行权限分配；
所述智能标注子系统，利用智能检测识别算法对遥感影像进行初步标注；
所述标注项目分配子系统，用于为用户分配角色和项目，并基于所述角色的账户信息和权限将初步标注后的遥感影像按项目分配给所述用户，实现所有用户基于项目对遥感影像进行二次标注。


2.如权利要求1所述的在线协同化遥感图像标注系统，其特征在于，所述智能标注子系统包括：智能标注模块，用于采用预先训练好的智能检测识别算法对实时显示的遥感影像数据进行初步标注，并存储。


3.如权利要求2所述的在线协同化遥感图像标注系统，其特征在于，所述智能标注子系统，还包括：
遥感影像浏览模块，用于对遥感影像数据采用分层瓦块技术加载、漫游和缩放处理；
遥感影像增强模块：用于对所述遥感影像浏览模块处理的遥感影像数据采用直方图图像增强技术和波段选择技术进行处理并用于显示。


4.如权利要求3所述的在线协同化遥感图像标注系统，其特征在于，所述智能标注子系统还包括：精度分析模块；
所述精度分析模块，用于基于二次标注和初步标注采用精度分析技术确定智能检测识别算法的精度。


5.如权利要求4所述的在线协同化遥感图像标注系统，其特征在于，所述智能标注子系统还包括：样本生产模块；
所述样本生产模块，根据含有标注结果的历史遥感图生成样本标注结果，基于所述样本标注结果对应的遥感图像进行裁切生成样本集并进行存储入库；<...

【专利技术属性】
技术研发人员：孙显，付琨，刁文辉，李以福，宋晶晶，陈佳良，韩记伟，闫志远，
申请(专利权)人：中国科学院空天信息创新研究院，
类型：发明
国别省市：北京;11