【技术实现步骤摘要】
房屋的属性值预测方法、装置、终端设备以及存储介质
本专利技术涉及语义分割、数据处理以及机器学习
，特别涉及一种房屋的属性值预测方法、装置、终端设备以及计算机可读存储介质。
技术介绍
目前，房屋作为人类生活息息相关的产品，影响着人类的生活。房屋的属性值也是日新月异，房屋的属性可以是房屋的价格等。为了满足不同人的不同需求，需要对房屋的属性值做出预测。相关技术中，通过技术人员对房屋进行属性值分析，获得房屋的预测属性值。但是采用现有的房屋的属性值预测方法，房屋属性值的预测速度较慢，房屋的属性值预测效率较低。
技术实现思路
本专利技术的主要目的是提供一种房屋的属性值预测方法、装置、终端设备以及计算机可读存储介质，旨在解决现有技术中房屋属性值的预测速度较慢，房屋的属性值预测效率较低的技术问题。为实现上述目的，本专利技术提出一种房屋的属性值预测方法，所述方法包括以下步骤：获取目标区域的目标遥感图像，所述目标区域包括目标房屋和环境区域；将所述目标遥感图像输入语义分割模型进行语...
【技术保护点】
1.一种房屋的属性值预测方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：/n获取目标区域的目标遥感图像，所述目标区域包括目标房屋和环境区域；/n将所述目标遥感图像输入语义分割模型进行语义分割，以获得语义分割结果；/n在所述语义分割结果中确定出所述环境区域对应的参考区域和所述目标房屋对应的房屋区域；/n基于所述参考区域和所述房屋区域，获得分析特征；/n将所述分析特征输入训练获得的房屋属性值预测模型进行属性值预测，以获得所述目标房屋的预测属性值。/n
【技术特征摘要】
1.一种房屋的属性值预测方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：
获取目标区域的目标遥感图像，所述目标区域包括目标房屋和环境区域；
将所述目标遥感图像输入语义分割模型进行语义分割，以获得语义分割结果；
在所述语义分割结果中确定出所述环境区域对应的参考区域和所述目标房屋对应的房屋区域；
基于所述参考区域和所述房屋区域，获得分析特征；
将所述分析特征输入训练获得的房屋属性值预测模型进行属性值预测，以获得所述目标房屋的预测属性值。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述目标遥感图像输入语义分割模型进行语义分割，以获得语义分割结果的步骤之前，所述方法还包括：
获取训练样本，所述训练样本包括训练遥感图像和所述训练遥感图像的预设语义分割结果；
将所述训练遥感图像和所述预设语义分割结果输入预设分割模型进行训练，以获得所述语义分割模型。
3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述将所述目标遥感图像输入语义分割模型进行语义分割，以获得语义分割结果的步骤之前，所述方法还包括：
对所述目标遥感图像进行裁剪，以获得预处理图像，所述预处理图像包括所述目标房屋对应的图像和所述环境区域中有效环境区域对应的图像；
对所述预处理图像进行重构，以获得结果图像；
所述将所述目标遥感图像输入语义分割模型进行语义分割，以获得语义分割结果的步骤包括：
将所述结果图像输入语义分割模型进行语义分割，以获得语义分割结果；
所述在所述语义分割结果中确定出所述环境区域对应的参考区域和所述目标房屋对应的房屋区域的步骤包括：
在所述语义分割结果中确定出所述有效环境区域对应的参考区域和所述目标房屋对应的房屋区域。
4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述将所述结果图像输入语义分割模型进行语义分割，以获得语义分割结果的步骤包括：
利用所述语义分割模型对所述结果图像进行下采样，获得预设数量的第一特征图；
利用所述语义分割模型中的全局注意力模块对所述预设数量的第一特征图进行处理，获得预设数量的第二特征图；
对所述预设数量的第二特征图进行合并，以获得所述语义分割结果。
5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述在所述语义分割结果中确定出所述有效环境区域对应的参考区域和所述目标房屋对应的房屋区域的步骤包括：
基于所述...
【专利技术属性】
技术研发人员：李俊，刘胜强，聂俊，杨文韬，许高武，舒文杰，蓝子璇，
申请(专利权)人：中国科学技术大学先进技术研究院，
类型：发明
国别省市：安徽;34
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