本说明书的实施例提供了一种用于确定养殖场区域的方法和装置。在该用于确定养殖场区域的方法中，获取包含目标养殖场区域的遥感图像和相关的至少一个兴趣点位置信息；将遥感图像和至少一个兴趣点位置信息提供给养殖场区域确定模型，得到养殖场预测区域和对应的中间图像特征；根据与养殖场预测区域相关的养殖场辅助预测信息生成对应的特征向量；结合中间图像特征和特征向量确定养殖场预测区域对应的可信度；在所得到的可信度大于阈值的情况下根据养殖场预测区域从遥感图像中确定目标养殖场的所在区域。场的所在区域。场的所在区域。
【技术实现步骤摘要】
用于确定养殖场区域的方法和装置
[0001]本说明书实施例通常涉及计算机
，尤其涉及用于确定养殖场区域的方法和装置。
技术介绍
[0002]随着人工智能技术的进步，利用人工智能技术对兴趣区域(Area of Interest，AOI)的具体范围进行识别的应用前景越来越广阔。例如在畜牧业，利用遥感图像来快速识别其中是否存在养殖场以及养殖规模，将会极大地有助于评估养殖行业的规模变化，并且可以作为是否为农户发放助农贷款的重要依据之一。
[0003]因此，需要提供一种能够较为准确地、且具有较高召回率的养殖场区域确定方法。
技术实现思路
[0004]鉴于上述，本说明书实施例提供了一种用于确定养殖场区域的方法和装置。利用该方法、装置，可以实现对养殖场区域的确定，并且有助于提高养殖场区域确定方法的准确性和召回率。
[0005]根据本说明书的实施例的一个方面，提供一种用于确定养殖场区域的方法，包括：获取包含目标养殖场区域的遥感图像和与所述目标养殖场相关的至少一个兴趣点位置信息；将所述遥感图像和所述至少一个兴趣点位置信息提供给养殖场区域确定模型，得到养殖场预测区域和对应的中间图像特征；获取与所述养殖场预测区域相关的养殖场辅助预测信息；根据所述养殖场辅助预测信息生成对应的特征向量；将所述中间图像特征和所述特征向量提供给可信度预测模型，得到所述养殖场预测区域对应的可信度；以及响应于所得到的可信度大于阈值，根据所述养殖场预测区域从所述遥感图像中确定所述目标养殖场的所在区域。
[0006]根据本说明书的实施例的另一个方面，提供一种基于养殖场区域的放贷方法，包括：如上所述的用于确定养殖场区域的方法；确定养殖场区域的面积；根据所述养殖场区域的面积确定是否为所述养殖场的经营主体放贷。
[0007]根据本说明书的实施例的又一个方面，提供一种用于确定养殖场区域的装置，包括：第一获取单元，被配置为获取包含目标养殖场区域的遥感图像和与所述目标养殖场相关的至少一个兴趣点位置信息；区域预测单元，被配置为将所述遥感图像和所述至少一个兴趣点位置信息提供给养殖场区域确定模型，得到养殖场预测区域和对应的中间图像特征；第二获取单元，被配置为获取与所述养殖场预测区域相关的养殖场辅助预测信息；特征生成单元，被配置为根据所述养殖场辅助预测信息生成对应的特征向量；可信度确定单元，被配置为将所述中间图像特征和所述特征向量提供给可信度预测模型，得到所述养殖场预测区域对应的可信度；以及区域确定单元，被配置为响应于所得到的可信度大于阈值，根据所述养殖场预测区域从所述遥感图像中确定所述目标养殖场的所在区域。
[0008]根据本说明书的实施例的再一个方面，提供一种基于养殖场区域的放贷装置，包
括：如上所述的用于确定养殖场区域的装置；面积确定单元，被配置为确定养殖场区域的面积；放贷确定单元，被配置为根据所述养殖场区域的面积确定是否为所述养殖场的经营主体放贷。
[0009]根据本说明书的实施例的另一方面，提供一种用于确定养殖场区域的装置，包括：至少一个处理器，以及与所述至少一个处理器耦合的存储器，所述存储器存储指令，当所述指令被所述至少一个处理器执行时，使得所述至少一个处理器执行如上所述的用于确定养殖场区域的方法。
[0010]根据本说明书的实施例的另一方面，提供一种基于养殖场区域的放贷装置，包括：至少一个处理器，以及与所述至少一个处理器耦合的存储器，所述存储器存储指令，当所述指令被所述至少一个处理器执行时，使得所述至少一个处理器执行如上所述的基于养殖场区域的放贷方法。
[0011]根据本说明书的实施例的另一方面，提供一种计算机可读存储介质，其存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上所述的用于确定养殖场区域的方法和/或基于养殖场区域的放贷方法。
[0012]根据本说明书的实施例的另一方面，提供一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序被处理器执行来实现如上所述的用于确定养殖场区域的方法和/或基于养殖场区域的放贷方法。
附图说明
[0013]通过参照下面的附图，可以实现对于本说明书内容的本质和优点的进一步理解。在附图中，类似组件或特征可以具有相同的附图标记。
[0014]图1示出了根据本说明书的实施例的用于确定养殖场区域的方法和装置、基于养殖场区域的放贷方法和装置的示例性架构。
[0015]图2示出了根据本说明书的实施例的用于确定养殖场区域的方法的一个示例的流程图。
[0016]图3示出了根据本说明书的实施例的包含目标养殖场区域的遥感图像的获取过程的一个示例的流程图。
[0017]图4示出了根据本说明书的实施例的养殖场预测区域和对应的中间图像特征的生成过程的一个示例的流程图。
[0018]图5示出了根据本说明书的实施例的特征向量的生成过程的一个示例的流程图。
[0019]图6a示出了根据本说明书的实施例的特征向量的生成过程的又一个示例的流程图。
[0020]图6b示出了根据本说明书的实施例的不同时间分布特征的一个示例的示意图。
[0021]图7示出了根据本说明书的实施例的养殖场预测区域对应的可信度的生成过程的一个示例的流程图。
[0022]图8示出了根据本说明书的实施例的用于确定养殖场区域的方法的应用场景的一个示例的示意图。
[0023]图9示出了根据本说明书的实施例的基于养殖场区域的放贷方法的一个示例的流程图。
[0024]图10示出了根据本说明书的实施例的用于确定养殖场区域的装置的一个示例的方框图。
[0025]图11示出了根据本说明书的实施例的基于养殖场区域的放贷装置的一个示例的方框图。
[0026]图12示出了根据本说明书的实施例的用于确定养殖场区域的装置的一个示例的方框图。
[0027]图13示出了根据本说明书的实施例的基于养殖场区域的放贷装置的一个示例的方框图。
具体实施方式
[0028]以下将参考示例实施方式讨论本文描述的主题。应该理解，讨论这些实施方式只是为了使得本领域技术人员能够更好地理解从而实现本文描述的主题，并非是对权利要求书中所阐述的保护范围、适用性或者示例的限制。可以在不脱离本说明书实施例内容的保护范围的情况下，对所讨论的元素的功能和排列进行改变。各个示例可以根据需要，省略、替代或者添加各种过程或组件。另外，相对一些示例所描述的特征在其它例子中也可以进行组合。
[0029]如本文中使用的，术语“包括”及其变型表示开放的术语，含义是“包括但不限于”。术语“基于”表示“至少部分地基于”。术语“一个实施例”和“一实施例”表示“至少一个实施例”。术语“另一个实施例”表示“至少一个其他实施例”。术语“第一”、“第二”等可以指代不同的或相同的对象。下面可以包括其他的定义，无论是明确的还是隐含的。除非上下文中明确地指明，否则一个术语的定义在整个说明书中是一致的。
[0030]下面将结合附图来详细描述根据本说明书实施例的用于确定养殖场区域本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种用于确定养殖场区域的方法，包括：获取包含目标养殖场区域的遥感图像和与所述目标养殖场相关的至少一个兴趣点位置信息；将所述遥感图像和所述至少一个兴趣点位置信息提供给养殖场区域确定模型，得到养殖场预测区域和对应的中间图像特征；获取与所述养殖场预测区域相关的养殖场辅助预测信息；根据所述养殖场辅助预测信息生成对应的特征向量；将所述中间图像特征和所述特征向量提供给可信度预测模型，得到所述养殖场预测区域对应的可信度；以及响应于所得到的可信度大于阈值，根据所述养殖场预测区域从所述遥感图像中确定所述目标养殖场的所在区域。2.如权利要求1所述的方法，其中，所述养殖场辅助预测信息包括以下至少一项：周边兴趣点信息，到访过所述养殖场预测区域周边的移动终端信息。3.如权利要求2所述的方法，其中，所述养殖场辅助预测信息包括周边兴趣点信息，所述根据所述养殖场辅助预测信息生成对应的特征向量包括：根据所述周边兴趣点信息所指示的各个兴趣点所属的类目，确定正向预测特征和负向预测特征，其中，所述正向预测特征用于指示周边兴趣点所属的类目与所述目标养殖场区域的匹配程度，所述负向预测特征用于指示周边兴趣点所属的类目与所述目标养殖场区域的不匹配程度；以及根据所述正向预测特征和负向预测特征生成对应的特征向量。4.如权利要求2或3所述的方法，其中，所述养殖场辅助预测信息包括到访过所述养殖场预测区域周边的移动终端信息，所述根据所述养殖场辅助预测信息生成对应的特征向量包括：根据所述到访过所述养殖场预测区域周边的移动终端信息确定用户定位特征，其中，所述用户定位特征包括以下至少一项：用户流量稳定性特征，时间分布特征；以及根据所述用户定位特征生成对应的特征向量。5.如权利要求1所述的方法，其中，所述养殖场区域确定模型包括特征提取网络、图像编码器、图像解码器和第一前馈神经网络，所述将所述遥感图像和所述至少一个兴趣点位置信息提供给养殖场区域确定模型，得到养殖场预测区域和对应的中间图像特征包括：将所述包含目标养殖场区域的遥感图像提供给特征提取网络，得到初始图像特征；对所述初始图像特征进行第一映射处理，得到第一映射后图像特征；将所述第一映射后图像特征提供给所述图像编码器，得到图像编码特征；对所述初始图像特征和所述至少一个兴趣点位置信息进行第二映射处理，得到第二映射后图像特征和与所述至少一个兴趣点位置信息分别对应的位置特征向量；将所述图像编码特征、所述第二映射后图像特征和所得到的至少一个位置特征向量提供给所述图像解码器，得到图像解码特征；对所述图像解码特征进行后处理，得到所述中间图像特征...
【专利技术属性】
技术研发人员：石传基，王教团，
申请(专利权)人：支付宝杭州信息技术有限公司，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。