本公开的实施例公开了建筑物识别方法、装置、电子设备和计算机可读介质。该方法的一具体实施方式包括：获取卫星图像；对卫星图像进行建筑物检测，得到建筑物检测信息集；根据建筑物检测信息集中各个建筑物检测信息包括的建筑物图像位置信息，对卫星图像进行截取处理，得到建筑物图像组；对建筑物图像组中的每个建筑物图像进行建筑物识别以生成建筑物关键点坐标信息，得到建筑物关键点坐标信息集；基于建筑物关键点坐标信息集，生成建筑物高度值集；将建筑物关键点坐标信息集、建筑物高度值集和建筑物检测信息集中的各个建筑物检测信息包括的建筑物状态信息确定为建筑物识别信息。该实施方式可以提高生成的建筑物识别信息的准确度。息的准确度。息的准确度。
【技术实现步骤摘要】
建筑物识别方法、装置、电子设备和计算机可读介质
[0001]本公开的实施例涉及计算机
，具体涉及建筑物识别方法、装置、电子设备和计算机可读介质。
技术介绍
[0002]建筑物识别，对于地建建筑建造情况的统计和管理具有重要意义。目前，在进行建筑识别时，通常采用的方式为：通过网络模型识别卫星图像中被检测到的建筑物图像区域的建筑物信息，得到建筑物识别结果。
[0003]然而，当采用上述方式进行建筑物识别时，经常会存在如下技术问题：
[0004]第一，卫星图像中建筑状态初期状态的建筑物对应的建筑区域容易被漏检，使得卫星图像中存在未被网络模型检测到的建筑物图像区域，从而，导致网络模型不能识别该建筑物图像区域的建筑物信息，进而，导致生成的建筑物识别信息的准确度不足；
[0005]第二，卫星图像中建筑物区域的尺寸较小，导致网络模型的感受野较小，从而，导致生成的建筑物关键点坐标信息的准确度降低。
技术实现思路
[0006]本公开的内容部分用于以简要的形式介绍构思，这些构思将在后面的具体实施方式部分被详细描述。本公开的内容部分并不旨在标识要求保护的技术方案的关键特征或必要特征，也不旨在用于限制所要求的保护的技术方案的范围。
[0007]本公开的一些实施例提出了建筑物识别方法、装置、电子设备和计算机可读介质，来解决以上
技术介绍
部分提到的技术问题中的一项或多项。
[0008]第一方面，本公开的一些实施例提供了一种建筑物识别方法，该方法包括：获取卫星图像；基于预设的建筑物检测模型，对上述卫星图像进行建筑物检测，得到建筑物检测信息集，其中，上述建筑物检测信息集中的建筑物检测信息包括：建筑物状态信息和建筑物图像位置信息；根据上述建筑物检测信息集中各个建筑物检测信息包括的建筑物图像位置信息，对上述卫星图像进行截取处理，得到建筑物图像组；对上述建筑物图像组中的每个建筑物图像进行建筑物识别以生成建筑物关键点坐标信息，得到建筑物关键点坐标信息集；基于上述建筑物关键点坐标信息集，生成建筑物高度值集；将上述建筑物关键点坐标信息集、上述建筑物高度值集和上述建筑物检测信息集中的各个建筑物检测信息包括的建筑物状态信息确定为建筑物识别信息。
[0009]第二方面，本公开的一些实施例提供了一种建筑物识别装置，该装置包括：获取单元，被配置成获取卫星图像；检测单元，被配置成基于预设的建筑物检测模型，对上述卫星图像进行建筑物检测，得到建筑物检测信息集，其中，上述建筑物检测信息集中的建筑物检测信息包括：建筑物状态信息和建筑物图像位置信息；截取处理单元，被配置成根据上述建筑物检测信息集中各个建筑物检测信息包括的建筑物图像位置信息，对上述卫星图像进行截取处理，得到建筑物图像组；识别单元，被配置成对上述建筑物图像组中的每个建筑物图
像进行建筑物识别以生成建筑物关键点坐标信息，得到建筑物关键点坐标信息集；生成单元，被配置成基于上述建筑物关键点坐标信息集，生成建筑物高度值集；确定单元，被配置成将上述建筑物关键点坐标信息集、上述建筑物高度值集和上述建筑物检测信息集中的各个建筑物检测信息包括的建筑物状态信息确定为建筑物识别信息。
[0010]第三方面，本公开的一些实施例提供了一种电子设备，包括：一个或多个处理器；存储装置，其上存储有一个或多个程序，当一个或多个程序被一个或多个处理器执行，使得一个或多个处理器实现上述第一方面任一实现方式所描述的方法。
[0011]第四方面，本公开的一些实施例提供了一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，其中，程序被处理器执行时实现上述第一方面任一实现方式所描述的方法。
[0012]本公开的上述各个实施例具有如下有益效果：通过本公开的一些实施例的建筑物识别方法，可以提高生成的建筑物识别信息的准确性。具体来说，造成生成的建筑物识别信息的准确度较低的原因在于：卫星图像中建筑状态初期状态的建筑物对应的建筑区域容易被漏检，使得卫星图像中存在未被网络模型检测到的建筑物图像区域，从而，导致网络模型不能识别该建筑物图像区域的建筑物信息，进而，导致生成的建筑物识别信息的准确度不足。基于此，本公开的一些实施例的建筑物识别方法，首先，获取卫星图像。然后，基于预设的建筑物检测模型，可以对上述卫星图像进行建筑物检测，得到建筑物检测信息集。其中，上述建筑物检测信息集中的建筑物检测信息包括：建筑物状态信息和建筑物图像位置信息。由此，通过引入了建筑物检测模型，可以用于检测卫星图像中的建筑物图像区域(即建筑物图像位置信息)，以及建筑物状态信息。也因为建筑检测模型可以同时识别建筑物图像位置信息和建筑物状态信息，以此可以避免对建筑状态初期状态的建筑物对应的建筑区域的漏检情况。由此，使得卫星图像中存在的建筑物区域均能被网络模型检测到。从而，导致网络模型能识别卫星图像中存在的处于各个建筑状态的建筑物图像区域的建筑物信息。进而，可以提高生成的建筑物识别信息的准确度。
附图说明
[0013]结合附图并参考以下具体实施方式，本公开各实施例的上述和其他特征、优点及方面将变得更加明显。贯穿附图中，相同或相似的附图标记表示相同或相似的元素。应当理解附图是示意性的，元件和元素不一定按照比例绘制。
[0014]图1是本公开的一些实施例的建筑物识别方法的一个应用场景的示意图；
[0015]图2是根据本公开的建筑物识别方法的一些实施例的流程图；
[0016]图3是根据本公开的建筑物识别方法的另一些实施例的流程图；
[0017]图4是根据本公开的建筑物识别装置的一些实施例的结构示意图；
[0018]图5是适于用来实现本公开的一些实施例的电子设备的结构示意图。
具体实施方式
[0019]下面将参照附图更详细地描述本公开的实施例。虽然附图中显示了本公开的某些实施例，然而应当理解的是，本公开可以通过各种形式来实现，而且不应该被解释为限于这里阐述的实施例。相反，提供这些实施例是为了更加透彻和完整地理解本公开。应当理解的是，本公开的附图及实施例仅用于示例性作用，并非用于限制本公开的保护范围。
[0020]另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与有关专利技术相关的部分。在不冲突的情况下，本公开中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
[0021]需要注意，本公开中提及的“第一”、“第二”等概念仅用于对不同的装置、模块或单元进行区分，并非用于限定这些装置、模块或单元所执行的功能的顺序或者相互依存关系。
[0022]需要注意，本公开中提及的“一个”、“多个”的修饰是示意性而非限制性的，本领域技术人员应当理解，除非在上下文另有明确指出，否则应该理解为“一个或多个”。
[0023]本公开实施方式中的多个装置之间所交互的消息或者信息的名称仅用于说明性的目的，而并不是用于对这些消息或信息的范围进行限制。
[0024]下面将参考附图并结合实施例来详细说明本公开。
[0025]图1是本公开的一些实施例的建筑物识别方法的一个应用场景的示意图。
[本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种建筑物识别方法，包括：获取卫星图像；基于预设的建筑物检测模型，对所述卫星图像进行建筑物检测，得到建筑物检测信息集，其中，所述建筑物检测信息集中的建筑物检测信息包括：建筑物状态信息和建筑物图像位置信息；根据所述建筑物检测信息集中各个建筑物检测信息包括的建筑物图像位置信息，对所述卫星图像进行截取处理，得到建筑物图像组；对所述建筑物图像组中的每个建筑物图像进行建筑物识别以生成建筑物关键点坐标信息，得到建筑物关键点坐标信息集；基于所述建筑物关键点坐标信息集，生成建筑物高度值集；将所述建筑物关键点坐标信息集、所述建筑物高度值集和所述建筑物检测信息集中的各个建筑物检测信息包括的建筑物状态信息确定为建筑物识别信息。2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述建筑物检测模型通过以下步骤训练生成：将第一训练样本包括的样本卫星图像输入至初始建筑物检测模型，得到第一训练样本检测信息，其中，所述第一训练样本还包括建筑物状态标签组和建筑物位置标签组，所述第一训练样本检测信息包括建筑物状态检测信息组和建筑物位置检测信息组；基于所述建筑物状态检测信息组和所述建筑物状态标签组，生成建筑物状态损失值；基于所述建筑物位置检测信息组和所述建筑物位置标签组，生成建筑物位置损失值；根据预设的建筑物状态权重和建筑物位置权重，将所述建筑物状态损失值和所述建筑物位置损失值的加权结果确定为第一目标损失值；响应于确定所述第一目标损失值不满足第一预设条件，确定所述初始建筑物检测模型未训练完成，以及调整所述初始建筑物检测模型的相关参数。3.根据权利要求1所述的方法，其中，所述根据所述建筑物检测信息集中各个建筑物检测信息包括的建筑物图像位置信息，对所述卫星图像进行截取处理，得到建筑物图像组，包括：截取所述卫星图像中与所述建筑物检测信息集中每个建筑物检测信息包括的建筑物图像位置信息对应的图像区域以生成建筑物图像，得到建筑物图像组。4.根据权利要求1所述的方法，其中，所述对所述建筑物图像组中的每个建筑物图像进行建筑物识别以生成建筑物关键点坐标信息，包括：对所述建筑物图像进行缩放处理，得到目标建筑物图像；将所述目标建筑物图像输入至预设的建筑物识别模型，得到建筑物关键点坐标信息。5.根据权利要求4所述的方法，其中，所述建筑物识别模型通过以下步骤训练生成：将第二训练样本包括的样本建筑物图像输入至初始建筑识别模型，得到建筑物识别信息，其中，所述第二训练样本还包括：建筑物关键点标签，所述建筑物识别信息包括：建筑物识别关键点坐标信息；基于所述建筑物识别关键...
【专利技术属性】
技术研发人员：周杨，刘磊，
申请(专利权)人：中科星睿科技北京有限公司，
类型：发明
国别省市：
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