【技术实现步骤摘要】
一种基于北斗数据与遥感影像融合的路网提取方法及装置
本专利技术属于地图影像处理领域,尤其涉及一种基于北斗数据与遥感影像融合的路网提取方法及装置。
技术介绍
基于遥感影像的路网提取在城市规划、土地规划、军事行动等领域具有重要应用价值。目前路网提取的主流方法是首先从图像中获取道路信息,然后通过细化和骨架线提取获得道路骨架,最后将道路骨架连接成网。其中,遥感影像道路提取的主流方法是通过机器视觉语义分割技术从图像灰度信息生成路网分类概率,其输出结果包含图像中每个像素归属于道路类别的概率。此类基于语义分割的方法一般通过增大特征图感受野、综合挖掘多尺度信息、扩展注意力机制等方法提升道路提取精度,但仍然普遍存在对细小道路和非铺装道路提取精度差、易受植被和建筑物阴影影响等缺陷,所得道路连贯性差,存在大量错检和漏检,通常需要繁杂的后处理才能连接成网,且后续一般还需较多人工编辑以获得质量较为可靠的路网。由于道路分割结果难以保证绝对的高准确性,骨架线生成以及进一步的路网连接后处理需要考虑大量情况,在繁杂、严格的人工规则限制下进行路网生成,这大大限 ...
【技术保护点】
1.一种基于北斗数据与遥感影像融合的路网提取方法,其特征在于包括如下步骤:/n对北斗轨迹数据进行单一采样点密度估计,生成核密度估计;/n根据核密度估计提取灰度骨架化路网;/n将北斗轨迹数据中的原始轨迹图与灰度骨架化路网的结果图进行匹配,生成初始路网中心线;/n对初始网路中心线进行拓扑几何优化得到完整路网中心线,生成真值路网;/n引入卷积神经网络构建训练模型,进行基于迭代的道路矢量图提取;所述卷积神经网络包括编码网络、分割网络、迭代探索网络和解码网络;/n将遥感影像数据通过编码网络提取图像特征图;将图像特征图输入分割网络,进行道路分割和关键点分割,得到道路分割图和关键点分割图 ...
【技术特征摘要】
1.一种基于北斗数据与遥感影像融合的路网提取方法,其特征在于包括如下步骤:
对北斗轨迹数据进行单一采样点密度估计,生成核密度估计;
根据核密度估计提取灰度骨架化路网;
将北斗轨迹数据中的原始轨迹图与灰度骨架化路网的结果图进行匹配,生成初始路网中心线;
对初始网路中心线进行拓扑几何优化得到完整路网中心线,生成真值路网;
引入卷积神经网络构建训练模型,进行基于迭代的道路矢量图提取;所述卷积神经网络包括编码网络、分割网络、迭代探索网络和解码网络;
将遥感影像数据通过编码网络提取图像特征图;将图像特征图输入分割网络,进行道路分割和关键点分割,得到道路分割图和关键点分割图;
以图像特征图、道路分割图、关键点分割图及通过前述真值路网获得的当前路网为输入,通过迭代探索网络输出下一步路网探索决策;
将下一步路网探索决策输入解码网络进行路网预测,得到与输入的遥感影像相匹配的路网生长预测值;
将前述真值路网采用动态标签,于训练模型的每次迭代处动态生成下一步路网决策真值;
对下一步路网决策真值与路网生长预测值进行计算损失,并根据计算结果更新训练模型参数;
判断是否到达训练停止条件;没有达到,则继续迭代计算;达到,则保存模型参数。
2.根据权利要求1所述基于北斗数据与遥感影像融合的路网提取方法,其特征在于:所述生成核密度估计具体包括:从北斗估计数据中选取搜索区域,将搜索区域离散为米方格单元,然后计算轨迹经过每个方格单元的次数,生成一二维直方图;将二维直方图与正态分布函数进行卷积,用卷积结果表示定位误差,得到近似的核密度估计。
3.根据权利要求2所述基于北斗数据与遥感影像融合的路网提取方法,其特征在于:所述根据核密度估计提取灰度骨架化路网具体为重复执行二进制骨架化操作,每整数密度级别执行一次,从最大密度开始。
4.根据权利要求3所述基于北斗数据与遥感影像融合的路网提取方法,其特征在于,所述将北斗轨迹数据中的原始轨迹图与灰度骨架化路网的结果图进行匹配包括:首先将北斗轨迹数据中的轨迹图与灰色骨架化路网结果图进行匹配;然后设置边缘和节点数量的上限,通过移动、修剪节点和边来实现匹配。
5.根据权利要求4所述基于北斗数据与遥感影像融合的路网提取方法,其特征在于,所述基于迭代的道路矢量图提取过程包括:所述道路矢量图为一个道路图作为道路地图的矢量化表示,它包含一个顶点集合和一个边集合,一条边是两个顶点之间的直线,表示两顶点之间的道路;迭代探索开始时道路图为空,并初始化一个包含若干起始点的待探索点集;每步迭代从待探索点集中取出当前搜索点,通过预测下一步道路点位置,获得一条新的边;将下一步道路点位置放入待探索点集,至此完成一次迭代,下次迭代以下一步道路点位置为中心探索路网点;若判断没有点与当前搜索点相连,则没有点进入待探索点集...
【专利技术属性】
技术研发人员:杨庆庆,薛博维,
申请(专利权)人:中科星图空间技术有限公司,
类型:发明
国别省市:陕西;61
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