一种农田区域建筑检测方法、电子设备和存储介质技术

本申请涉及一种农田区域建筑检测方法、电子设备和存储介质，该方法包括：获取待检测图像内的农田区域坐标及农田轮廓坐标；获取农田区域坐标及农田轮廓坐标中纵坐标最小的坐标、纵坐标最大的坐标、横坐标最小的坐标及横坐标最大的坐标；根据以上四个坐标计算横向分割指数、纵向分割指数；根据分割指数确定九条横向分割直线及九条纵向分割直线；根据分割直线将待检测图像分割成一百块区域；计算一百块区域内每一块区域的所有像素点红绿蓝坐标的颜色特征值；根据每一块区域内的所有像素点红绿蓝坐标的颜色特征值计算农田区域的纹理得分；根据纹理得分确定农田区域是否存在非农田物体；若农田区域存在非农田物体，确定农田区域内的建筑区域。建筑区域。建筑区域。

【技术实现步骤摘要】
一种农田区域建筑检测方法、电子设备和存储介质


[0001]本申请涉及农田边界的建筑物检测
，特别是涉及一种农田区域建筑检测方法、电子设备和存储介质。

技术介绍

[0002]农场农田的准确空间信息对于向农民、管理者和决策者提供可操作的信息非常重要。高分辨率(VHR)的卫星图像可以捕获这类信息。然而，耕地地面特征类型复杂，形状不规律，建筑物分散，物理边缘往往很模糊，需要通过考虑场间复杂纹理模式的过渡来确定轮廓。在这种情况下，标准的边缘检测算法无法准确识别非农田区域，提取准确的边界。

技术实现思路

[0003]基于上述问题，本申请提供一种农田区域建筑检测方法、电子设备和存储介质。
[0004]第一方面，本申请实施例提供一种农田区域建筑检测方法，包括：训练块状农田轮廓检测模型，根据块状农田轮廓检测模型获取待检测图像内的农田区域坐标及农田轮廓坐标；获取农田区域坐标及农田轮廓坐标中纵坐标最小的坐标、纵坐标最大的坐标、横坐标最小的坐标及横坐标最大的坐标；根据纵坐标最小的坐标、纵坐标最大的坐标、横坐标最小的坐标及横坐标最大的坐标计算横向分割指数、纵向分割指数；根据横向分割指数、纵向分割指数确定9条横向分割直线及9条纵向分割直线；根据9条横向分割直线及9条纵向分割直线将待检测图像分割成共100块区域；计算100块区域内每一块区域的所有像素点rgb坐标的颜色特征值；根据每一块区域内的所有像素点rgb坐标的颜色特征值计算农田区域的纹理得分；根据农田区域的纹理得分确定农田区域是否存在非农田物体；若农田区域存在非农田物体，确定农田区域内的建筑区域。
[0005]进一步地，上述一种农田区域建筑检测方法中，根据纵坐标最小的坐标、纵坐标最大的坐标、横坐标最小的坐标及横坐标最大的坐标计算横向分割指数、纵向分割指数，是通过如下公式计算的：过如下公式计算的：
其中，纵坐标最小的坐标表示为、纵坐标最大的坐标表示为、横坐标最小的坐标表示为及横坐标最大的坐标表示为，横向分割指数表示为、纵向分割指数表示为。
[0006]进一步地，上述一种农田区域建筑检测方法中，根据横向分割指数、纵向分割指数确定9条横向分割直线及9条纵向分割直线数，是通过如下公式确定的：9条横向分割直线为：9条纵向分割直线为：9条纵向分割直线为：表示横向分割指数，表示纵向分割指数，当纵坐标最小的坐标存在两个时，定义横坐标小的为，横坐标大的为，9条横向分割直线为：9条纵向分割直线为：9条纵向分割直线为：9条纵向分割直线为：9条纵向分割直线为：9条纵向分割直线为：其中，j={1,...,9}为9条横向分割直线及9条纵向分割直线的序号,表示横向直线截距x轴权重得分， 表示横向直线截距y轴权重得分， 表示纵向直线截距x轴权重得分， 表示纵向直线截距y轴权重得分。
[0007]进一步地，上述一种农田区域建筑检测方法中，计算100块区域内每一块区域内的所有像素点rgb坐标的颜色特征值，是通过如下公式计算的：
其中，表示100块区域内任一块区域，k,m={1,...,10}，h为序号，为任一块区域内的像素点个数。
[0008]进一步地，上述一种农田区域建筑检测方法中，根据每一块区域内的所有像素点rgb坐标的颜色特征值计算农田区域的纹理得分，是通过如下公式计算的：rgb坐标的颜色特征值计算农田区域的纹理得分，是通过如下公式计算的：rgb坐标的颜色特征值计算农田区域的纹理得分，是通过如下公式计算的：rgb坐标的颜色特征值计算农田区域的纹理得分，是通过如下公式计算的：rgb坐标的颜色特征值计算农田区域的纹理得分，是通过如下公式计算的：rgb坐标的颜色特征值计算农田区域的纹理得分，是通过如下公式计算的：rgb坐标的颜色特征值计算农田区域的纹理得分，是通过如下公式计算的：rgb坐标的颜色特征值计算农田区域的纹理得分，是通过如下公式计算的：rgb坐标的颜色特征值计算农田区域的纹理得分，是通过如下公式计算的：其中，表示横向纹理得分，表示纵向纹理得分，表示横向r纹理得分，表示横向g纹理得分表示横向b纹理得分，表示纵向r纹理得分，表示纵向g纹理得分，表示纵向b纹理得分w,k,m={1,...,10},表示每一块区域内的所有像素点rgb坐标的颜色特征值中红色特征值，表示每一块区域内的所有
像素点rgb坐标的颜色特征值中绿色特征值，表示每一块区域内的所有像素点rgb坐标的颜色特征值中蓝色特征值。
[0009]进一步地，上述一种农田区域建筑检测方法中，根据农田区域的纹理得分确定农田区域是否存在非农田物体；根据农田区域的纹理得分与设定的第一判断阈值的大小，确定农田区域是否存在非农田物体；当农田区域的纹理得分小于设定的第一判断阈值时，确定农田区域存在非农田物体。
[0010]进一步地，上述一种农田区域建筑检测方法中，确定农田区域内的建筑区域，包括：确定农田主体颜色集合，其中p为颜色点的序号，集合元素数为，根据农田主体颜色集合计算农田区域每个像素点rgb坐标对应的聚集得分；根据聚集得分得到每个像素点的修正颜色坐标；对待检测图像上修正颜色坐标不为的点根据像素点位置坐标进行聚类得到聚类结果，聚类中心数量为；根据聚类结果得到个聚类结果对应区域的坐标集合，为聚类集合序号，d为集合元素序号；对任一集合获取集合中纵坐标最小的坐标，纵坐标最大的坐标，横坐标最小的坐标，横坐标最大的坐标；根据纵坐标最小的坐标，纵坐标最大的坐标，横坐标最小的坐标，横坐标最大的坐标得到四条分割直线、及：四条分割直线、及围成一个四边形区域；统计集合的元素数，四边形区域内的像素点数量，集合在四边形区域内的点的数量，根据、和计算集合的混乱度得分；小于设定的第三判断阈值且小于设定的第四判断阈值时，判定集合对应区域为建筑。
[0011]进一步地，上述一种农田区域建筑检测方法中，根据农田主体颜色集合计算农田区域每个像素点rgb坐标对应的聚集得分是通过如下公式计算的：式计算的：四条分割直线、及表示为：表示为：表示为：表示为：根据、和计算集合的混乱度得分是通过如下公式计算的：其中，表示颜色匹配得分，为设定的第二判断阈值。
[0012]第二方面，本专利技术实施例还提供了一种电子设备，包括：处理器和存储器；所述处理器通过调用所述存储器存储的程序或指令，用于执行如上所述任一项所述的一种农田区域建筑检测方法。
[0013]第三方面，本专利技术实施例还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储程序或指令，所述程序或指令使计算机执行如上所述任一项所述的一种农田区域建筑检测方法。
[0014]本申请实施例的优点在于：本申请通过训练块状农田轮廓检测模型，根据块状农田轮廓检测模型获取待检测图像内的农田区域坐标及农田轮廓坐标；获取农田区域坐标及农田轮廓坐标中纵坐标最小的坐标、纵坐标最大的坐标、横坐标最小的坐标及横坐标最大的坐标；根据纵坐标最小的坐标、纵坐标最大的坐标、横坐标最小的坐标及横坐标最大的坐标计算横向分割指数、纵向分割指数；根据横向分割指数、纵向分割指数确定9条横向分割直线及9条纵向分割直线；根据本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种农田区域建筑检测方法，其特征在于，包括：训练块状农田轮廓检测模型，根据所述块状农田轮廓检测模型获取待检测图像内的农田区域坐标及农田轮廓坐标；获取所述农田区域坐标及农田轮廓坐标中纵坐标最小的坐标、纵坐标最大的坐标、横坐标最小的坐标及横坐标最大的坐标；根据所述纵坐标最小的坐标、所述纵坐标最大的坐标、所述横坐标最小的坐标及所述横坐标最大的坐标计算横向分割指数、纵向分割指数；根据所述横向分割指数、所述纵向分割指数确定9条横向分割直线及9条纵向分割直线；根据所述9条横向分割直线及9条纵向分割直线将所述待检测图像分割成共100块区域；计算所述100块区域内每一块区域的所有像素点rgb坐标的颜色特征值；根据所述每一块区域内的所有像素点rgb坐标的颜色特征值计算农田区域的纹理得分；根据所述农田区域的纹理得分确定农田区域是否存在非农田物体；若所述农田区域存在非农田物体，确定所述农田区域内的建筑区域。2.根据权利要求1所述的一种农田区域建筑检测方法，其特征在于，所述根据所述纵坐标最小的坐标、所述纵坐标最大的坐标、所述横坐标最小的坐标及所述横坐标最大的坐标计算横向分割指数、纵向分割指数，是通过如下公式计算的：计算横向分割指数、纵向分割指数，是通过如下公式计算的：其中，所述纵坐标最小的坐标表示为、所述纵坐标最大的坐标表示为、所述横坐标最小的坐标表示为及所述横坐标最大的坐标表示为，横向分割指数表示为、纵向分割指数表示为。3.根据权利要求1所述的一种农田区域建筑检测方法，其特征在于，所述根据所述横向分割指数、所述纵向分割指数确定9条横向分割直线及9条纵向分割直线数，是通过如下公式确定的：9条横向分割直线为：9条纵向分割直线为：9条纵向分割直线为：表示横向分割指数，表示纵向分割指数，
当纵坐标最小的坐标存在两个时，定义横坐标小的为，横坐标大的为，9条横向分割直线为：9条纵向分割直线为：9条纵向分割直线为：9条纵向分割直线为：9条纵向分割直线为：9条纵向分割直线为：其中，j={1,...,9}为9条横向分割直线及9条纵向分割直线的序号;表示横向直线截距x轴权重得分，表示横向直线截距y轴权重得分，表示纵向直线截距x轴权重得分，表示纵向直线截距y轴权重得分。4.根据权利要求1所述的一种农田区域建筑检测方法，其特征在于，所述计算所述100块区域内每一块区域内的所有像素点rgb坐标的颜色特征值，是通过如下公式计算的：其中，表示100块区域内任一块区域，k,m={1,...,10}，h为序号，为任一块区域内的像素点个数。5.根据权利要求1所述的一种农田区域建筑检测方法，其特征在于，所述根据所述每一块区域内的所有像素点rgb坐标的颜色特征值计算农...

【专利技术属性】
技术研发人员：梁帆，
申请(专利权)人：东莞先知大数据有限公司，
类型：发明
国别省市：