一种测绘数据处理方法、系统、介质及计算机技术方案

本发明专利技术涉及一种测绘数据处理方法、系统、介质及计算机，通过对无人机拍摄的照片数据进行裁切，并且利用深度学习模型对裁切出来的照片进行特征比对，通过将裁切图片转化为特征向量，能够准确地将图片中的相同部分进行匹配，进而使两个区域测绘照片能够准确地拼接在一起，解决了现有的通过寻找角点拼接照片的方法中存在的照片拼接不够准确、难以对重复性大、特征点少的照片进行拼接，容易存在错位拼接的问题。问题。问题。

【技术实现步骤摘要】
一种测绘数据处理方法、系统、介质及计算机


[0001]本专利技术涉及遥控测绘
，更具体地说，它涉及一种测绘数据处理方法、系统、介质及计算机。

技术介绍

[0002][0003]由于无人机的拍摄范围是有限的，使用过大的广角相机，会造成图像边缘畸变严重，为了拍摄大范围提高高度，又会影响照片的拍摄质量，因此需要控制无人机沿着预定路线拍摄多张局部照片，然后将局部照片拼接起来形成完整的测绘区照片。
[0004]对于现有的图像拼接处理技术，通常使用角点拼接法，也就是在两张图片上寻找特征相近的角点，然后根据两张图片的角点的坐标信息，进行旋转、放缩和裁切，以达到相互适应的目的来完成拼接，但是对于一些特殊的区域照片来说，例如草坪、森林或者田垄等，在拼接过程中及时寻找到对应的角点，也容易在拼接的位置处形成错位拼接，影响最终的图像拼接质量。

技术实现思路

[0005]针对现有技术存在的不足，本专利技术的目的在于提供一种测绘数据处理方法、系统、介质及计算机，以克服现有的图像拼接过程中存在的拼接重复性较强的照片容易错位的问题。
[0006]本专利技术的上述技术目的是通过以下技术方案得以实现的：一种测绘数据处理方法，包括：
[0007]S1、获取第一测绘照片以及第二测绘照片，所述第一测绘照片和第二测绘照片中均包含至少一相同的像控点；
[0008]S2、将所述第一测绘照片输入到预先训练好的目标检测神经网络模型中，对应得到所述第一测绘照片上的像控点的坐标，记作第一坐标；
[0009]S3、以所述第一坐标为中心，在第一测绘照片上裁切出预定尺寸的图片，记作第一裁切图；
[0010]S4、根据所述第一裁切图的尺寸，将所述第二测绘图片裁切为若干第二裁切图；若干所述第二裁切图的尺寸与第一裁切图的尺寸相同；
[0011]S5、将所述第一裁切图和若干第二裁切图分别送入预先训练好的特征提取网络中，对应生成第一特征向量和若干第二特征向量；
[0012]S6、将所述第一特征向量与若干第二特征向量一一对应计算向量相似度，并筛选出最大的相似度对应的第二裁切图；
[0013]S7、将第一裁切图与第二裁切图相互重叠，并根据所述第一裁切图和第二裁切图的位置，将第一测绘图和第二测绘图相互拼接，得到拼接测绘图。
[0014]可选的，所述步骤S5包括：
[0015]S51、对所述第一裁切图进行五次分辨率调整，生成五张不同分辨率的第一子裁切图；逐一对每一张第二裁切图均进行五次分辨率调整，得到对应的第二子裁切图组，每一个第二子裁切图组中均包含有五个不同分辨率的第二子裁切图；
[0016]S52、对五张第一子裁切图分别进行LBP特征提取，对应得到五个第一特征图；逐一对每一个第二子才切图组中的五张第二子裁切图进行LBP特征提取，对应得到第二特征图组，每一个第二特征图组中均包含有五个第二特征图；
[0017]S53、将五个第一子裁切图及五个第一特征图进行拼接，生成对应的10通道的第一图像数据矩阵；将若干第二子裁切图组与对应的第二特征图组进行拼接，对应得到若干10通道的第二图像数据矩阵；
[0018]S54、将所述第一图像数据矩阵送入预先训练好的特征提取网络，对应生成第一特征向量；将若干所述第二图像数据矩阵输入到预先训练好的特征提取网络，对应生成若干第二特征向量。
[0019]可选的，在将所述第一裁切图和若干第二裁切图分别送入预先训练好的特征提取网络之前，还包括：S50：对所述第一裁切图以及若干第二裁切图分别进行去色处理，对应生成第一灰度图以及若干第二灰度图，对所述第一灰度图以及若干灰度图分别进行亮度调整，对应得到第一均衡图以及若干第二均衡图。
[0020]可选的，所述步骤S54，包括：
[0021]S541、将所述第一图像数据矩阵送入预先训练好的特征提取网络，生成对应的第一三维特征图；将若干所述第二图像数据矩阵逐一输入到预先训练好的特征提取网络，对应生成若干第二三维特征图；
[0022]S542、将所述三维特征图输入第一降维卷积核，生成对应的第一二维特征图；将若干所述第二三维特征图输入第一降维卷积核，生成对应的第二二维特征图；
[0023]S543、将所述第一二维特征图输入第二降维卷积核，生成第一裁切图对应的第一特征向量；将若干所述第二二维特征图输入第二降维卷积核，对应生成若干与若干第二裁切图一一对应的第二特征向量。
[0024]可选的，在所述步骤S51中，对裁切图使用图像金字塔或者openCVresize函数进行尺寸调整，对应获得子裁切图；五个不同分辨率的子裁切图的分辨率分别为：1024*1024、512*512、256*256、128*128以及64*64。
[0025]可选的，还包括：S8、对所述拼接测绘图进行后处理，所述后处理包括：
[0026]S81、确定所述拼接测绘图上的拼接区域，并分别确定所述第一测绘照片上对应的第一拼接区域以及第二测绘照片上对应的第二拼接区域；
[0027]S82、分别提取所述第一拼接区域中的第一像素点亮度值g(x，y)以及第二拼接区域中的第二像素点亮度值f(x，y)；
[0028]S83、计算对应的第一像素点亮度值与第二像素点亮度值之间的亮度差值：v(x，y)＝g(x，y)
‑
f(x，y)；
[0029]S84、获取所述拼接区域的宽度值X，并根据所述宽度值X以及亮度差值v(x，y)，进行加权平均处理，生成加权平均亮度；
[0030]S85、将所述第一像素点亮度值g(x，y)均与所述加权平均亮度相加，作为所述预拼接图片上的拼接区域，生成拼接部位过渡平滑的拼接图片。
[0031]一种测绘数据处理系统，包括：照片拍摄模块：用于获取第一测绘照片以及第二测绘照片；
[0032]坐标检测模块：用于获取第一测绘照片上的像控点的坐标；
[0033]照片裁切模块：用于在第一测绘照片上裁切出预定尺寸的图片，记作第一裁切图，还用于根据所述第一裁切图的尺寸，将所述第二测绘图片裁切为若干第二裁切图；
[0034]特征向量计算模块：用于根据裁切图对应计算特征向量；
[0035]特征向量对比模块：用于将所述第一特征向量与若干第二特征向量一一对应计算向量相似度，并筛选出最大的相似度对应的第二裁切图。
[0036]可选的，一种测绘数据处理系统还包括：
[0037]分辨率调整模块：用于调整裁切图的分辨率，对应得到不同分辨率的子裁切图；
[0038]图像去色模块：用于对裁切图进行去色处理，对应生成灰度图；
[0039]图像亮度调整模块：用于对拼接测绘图进行后处理，生成拼接部位过渡平滑的对拼接测绘图。
[0040]一种计算机设备,包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述的方法的步骤。
[0041]一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种测绘数据处理方法，其特征在于，包括：S1、获取第一测绘照片以及第二测绘照片，所述第一测绘照片和第二测绘照片中均包含至少一相同的像控点；S2、将所述第一测绘照片输入到预先训练好的目标检测神经网络模型中，对应得到所述第一测绘照片上的像控点的坐标，记作第一坐标；S3、以所述第一坐标为中心，在第一测绘照片上裁切出预定尺寸的图片，记作第一裁切图；S4、根据所述第一裁切图的尺寸，将所述第二测绘图片裁切为若干第二裁切图；若干所述第二裁切图的尺寸与第一裁切图的尺寸相同；S5、将所述第一裁切图和若干第二裁切图分别送入预先训练好的特征提取网络中，对应生成第一特征向量和若干第二特征向量；S6、将所述第一特征向量与若干第二特征向量一一对应计算向量相似度，并筛选出最大的相似度对应的第二裁切图；S7、将第一裁切图与第二裁切图相互重叠，并根据所述第一裁切图和第二裁切图的位置，将第一测绘图和第二测绘图相互拼接，得到拼接测绘图。2.根据权利要求1所述的一种测绘数据处理方法，其特征在于，所述步骤S5包括：S51、对所述第一裁切图进行五次分辨率调整，生成五张不同分辨率的第一子裁切图；逐一对每一张第二裁切图均进行五次分辨率调整，得到对应的第二子裁切图组，每一个第二子裁切图组中均包含有五个不同分辨率的第二子裁切图；S52、对五张第一子裁切图分别进行LBP特征提取，对应得到五个第一特征图；逐一对每一个第二子才切图组中的五张第二子裁切图进行LBP特征提取，对应得到第二特征图组，每一个第二特征图组中均包含有五个第二特征图；S53、将五个第一子裁切图及五个第一特征图进行拼接，生成对应的10通道的第一图像数据矩阵；将若干第二子裁切图组与对应的第二特征图组进行拼接，对应得到若干10通道的第二图像数据矩阵；S54、将所述第一图像数据矩阵送入预先训练好的特征提取网络，对应生成第一特征向量；将若干所述第二图像数据矩阵输入到预先训练好的特征提取网络，对应生成若干第二特征向量。3.根据权利要求2所述的一种测绘数据处理方法，其特征在于，在将所述第一裁切图和若干第二裁切图分别送入预先训练好的特征提取网络之前，还包括：S50：对所述第一裁切图以及若干第二裁切图分别进行去色处理，对应生成第一灰度图以及若干第二灰度图，对所述第一灰度图以及若干灰度图分别进行亮度调整，对应得到第一均衡图以及若干第二均衡图。4.根据权利要求3所述的一种测绘数据处理方法，其特征在于，所述步骤S54，包括：S541、将所述第一图像数据矩阵送入预先训练好的特征提取网络，生成对应的第一三维特征图；将若干所述第二图像数据矩阵逐一输入到预先训练好的特征提取网络，对应生成若干第二三维特征图；S542、将所述三维特征图输入第一降维卷积核，生成对应的第一二维特征图；将若干所述第二...

【专利技术属性】
技术研发人员：夏斌斌，厉亚飞，王明亮，
申请(专利权)人：广东精益空间信息技术股份有限公司，
类型：发明
国别省市：