基于遥感影像推荐信息的自动标注方法技术

本发明专利技术提供一种基于遥感影像推荐信息的自动标注方法，属于遥感影像标注领域，该方法包括：构建自动化标注模型，标注模型包括推荐模块、标注模块和反馈模块，其中，推荐模块包含遥感知识图谱；获取遥感样本和遥感任务，将遥感任务输入推荐模块，利用遥感知识图谱进行推荐，得到遥感任务对应的推荐标注项，之后将遥感样本输入标注模块，基于推荐标注项对遥感样本进行标注，得到遥感样本的标注结果；利用反馈模块对标注结果进行评价，得到反馈信息；根据反馈信息更新标注模型。本发明专利技术能达到精准标注，避免资源浪费，且能够缩短标注时的时间，本发明专利技术中的自动化标注模型能持续的更新，达到自动标注的结果。动标注的结果。动标注的结果。

【技术实现步骤摘要】
基于遥感影像推荐信息的自动标注方法


[0001]本专利技术涉及遥感影像标注领域，具体涉及一种基于遥感影像推荐信息的自动标注方法。

技术介绍

[0002]遥感影像是空间信息的重要数据之一，广泛用于地质与洪涝灾害监测、农业与森林资源调查、土地利用与城市规划和军事领域。随着我国空间科学和对地观测技术的发展，遥感影像数据的数据年呈现指数增长的趋势，对海量遥感影像数据的有效管理变得日益重要。
[0003]遥感影像标注是遥感影像分析和理解的重要内容之一，它是通过提取遥感影像的底层视觉特征，通过一些机器学习模型来学习这些底层视觉特征与高层语义之间的联系来，从而实现将一些语义标签自动标注给遥感影像，例如，通过遥感影像自动标注过程，可以自动地标注出海量遥感影像中居民区、农田、商业区、沙漠、森林等等。遥感影像的自动标注是对遥感影像语义的理解，也是对海量遥感影像进行类别编目和检索的重要技术基础。
[0004]对遥感影像的自动标注工作可以看做是对遥感影像的广义的自动分类工作，即在对遥感影像进行自动标注工作之前，需要先确定需要标注的遥感影像所对应的类别标签 (即文本标签)有哪些，然后将不同的遥感影像与不同的类别标签对应联系起来。
[0005]遥感影像的标注是后续遥感影像应用的基础，如遥感影像的场景应用等，而不同的遥感影像应用所需的标注信息也不尽相同，但目前的标注方法均是对遥感影像进行大范围的标注，时而在应用时会有标注信息的缺失，并且会增加许多额外的标注工作量，存在资源浪费的情况。

技术实现思路

[0006]基于上述技术问题，本专利技术提供一种基于基于遥感影像推荐信息的自动标注方法，将知识图谱融入标注流程，先根据遥感影像的后续应用生成推荐标注项，然后再对遥感影像进行标注，该方法能达到精准标注，避免资源浪费，且能够缩短标注时的时间，该方法中的自动化标注模型能持续的更新，达到自动标注的结果。
[0007]本专利技术提供一种基于遥感影像推荐信息的自动标注方法，该方法包括：S1 构建自动化标注模型，标注模型包括推荐模块、标注模块和反馈模块，其中，推荐模块包含遥感知识图谱；S2 获取遥感样本和遥感任务，将遥感任务输入推荐模块，利用遥感知识图谱进行推荐，得到遥感任务对应的推荐标注项，之后将遥感样本输入标注模块，基于推荐标注项对遥感样本进行标注，得到遥感样本的标注结果；S3 利用反馈模块对标注结果进行评价，得到反馈信息；S4 根据反馈信息更新标注模型。
[0008]于本专利技术一具体实施例中，遥感知识图谱的构建过程为：
获取遥感知识，包括文本知识和图像知识；基于文本知识进行遥感本体的识别，构建实体；基于图像知识中的空间位置和文本知识中的本体坐标和属性信息，进行实体间的关系抽取；将实体、实体间的关系形成多个三元组，并将三元组之间进行链接，完成遥感知识图谱的构建。
[0009]于本专利技术一具体实施例中，遥感任务包括场景任务、用户需求任务和遥感影像处理任务。
[0010]于本专利技术一具体实施例中，标注模块包括深度卷积网络。
[0011]于本专利技术一具体实施例中，步骤S3具体为：反馈模块包含评价函数，基于评价函数对标注结果进行评价，得到评价值；基于评价值生成反馈信息。
[0012]于本专利技术一具体实施例中，评价值为1或
‑
1，反馈信息为标注结果为优或标注结果为不良，具体为：当评价值为1，则反馈信息为标注结果为优当评价值为
‑
1，则反馈信息为标注结果为不良。
[0013]于本专利技术一具体实施例中，当评价值为
‑
1时，将反馈信息反馈至推荐模块，对遥感知识图谱进行补充，并重复步骤S2
‑
S3，直至评价值为1。
[0014]于本专利技术一具体实施例中，对遥感知识图谱进行补充具体为：基于推理策略对关系和实体进行推理，对遥感知识图谱进行静态补充；基于图神经网络预测新的实体，并给每个新实体设计相应的辅助三元组，以得到新的实体的向量，对遥感知识图谱进行动态补充。
[0015]于本专利技术一具体实施例中，推理策略为强化学习的路径推理。
[0016]于本专利技术一具体实施例中，图神经网络包括传输模型和输出模型，其中，输出模型为TransE模型。
[0017]本专利技术的有益效果为：本专利技术提供一种基于遥感影像推荐信息的自动标注方法，该方法包括：构建自动化标注模型，标注模型包括推荐模块、标注模块和反馈模块，其中，推荐模块包含遥感知识图谱；获取遥感样本和遥感任务，将遥感任务输入推荐模块，利用遥感知识图谱进行推荐，得到遥感任务对应的推荐标注项，之后将遥感样本输入标注模块，基于推荐标注项对遥感样本进行标注，得到遥感样本的标注结果；利用反馈模块对标注结果进行评价，得到反馈信息；根据反馈信息更新标注模型。本专利技术将知识图谱融入标注流程，先根据遥感影像的后续应用生成推荐标注项，然后再对遥感影像进行标注，该方法能达到精准标注，避免资源浪费，且能够缩短标注时的时间，该方法中的自动化标注模型能持续的更新，达到自动标注的结果。
附图说明
[0018]为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获
得其他的附图。
[0019]图1为本专利技术实施例的方法流程图。
具体实施方式
[0020]下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。
[0021]请参阅图1，本专利技术提供一种基于遥感影像推荐信息的自动标注方法，该方法包括：S1 构建自动化标注模型，标注模型包括推荐模块、标注模块和反馈模块，其中，推荐模块包含遥感知识图谱；S2 获取遥感样本和遥感任务，将遥感任务输入推荐模块，利用遥感知识图谱进行推荐，得到遥感任务对应的推荐标注项，之后将遥感样本输入标注模块，基于推荐标注项对遥感样本进行标注，得到遥感样本的标注结果；S3 利用反馈模块对标注结果进行评价，得到反馈信息；S4 根据反馈信息更新标注模型。
[0022]构建自动化标注模型，该模型包括三个模块，分别为推荐模块、标注模块和反馈模块，三个模块之间串联连接，其中，推荐模块中包含遥感知识图谱。
[0023]初始的遥感知识图谱需人为构建，其构建过程如下：步骤一，设计图谱模式，包括概念层设计、属性定义和遥感领域规则定义。
[0024]根据概念层和属性来明确遥感知识图谱的知识来源，并获取遥感知识，包括文本知识和图像知识，文本知识为典型遥感影像的类型相关的背景知识、典型遥感影像的目标对象的信息知识、基础地理信息知识等，图像知识为多源遥感影像中空间位置信息知识等。
[0025]图谱模式的设计也为遥感本体本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于遥感影像推荐信息的自动标注方法，其特征在于，该方法包括：S1 构建自动化标注模型，标注模型包括推荐模块、标注模块和反馈模块，其中，推荐模块包含遥感知识图谱；S2 获取遥感样本和遥感任务，将遥感任务输入推荐模块，利用遥感知识图谱进行推荐，得到遥感任务对应的推荐标注项，之后将遥感样本输入标注模块，基于推荐标注项对遥感样本进行标注，得到遥感影像的标注结果；S3 利用反馈模块对标注结果进行评价，得到反馈信息；S4 根据反馈信息更新自动化标注模型。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，遥感知识图谱的构建过程为：获取遥感知识，包括文本知识和图像知识；基于文本知识进行遥感本体的识别，构建实体；基于图像知识中的空间位置和文本知识中的本体坐标和属性信息，进行实体间的关系抽取；将实体、实体间的关系形成多个三元组，并将三元组之间进行链接，完成遥感知识图谱的构建。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，遥感任务包括场景任务、用户需求任务和遥感影像处理任务。4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，标注模块包括深度卷积网络。5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，步骤S3具体为：...

【专利技术属性】
技术研发人员：贾若愚，徐晓航，李洁，邹圣兵，
申请(专利权)人：北京数慧时空信息技术有限公司，
类型：发明
国别省市：