地物信息的获取方法、系统、电子设备和存储介质技术方案

本公开提供了一种地物信息的获取方法、系统、电子设备和存储介质，涉及人工智能领域，尤其涉及云计算、大数据等领域；具体实现方案为：该方法包括：获取卫星遥感图像对应的两种跨模态的表征信息；基于两种表征信息，采用逐级融合处理方式进行融合处理以得到目标融合结果，并根据目标融合结果，获取每个地物轮廓的轮廓信息；采用逐级融合处理方式进行融合处理以得到目标融合结果的步骤包括：获取当前级的每种表征信息对应的权重参数；基于权重参数对两种表征信息进行融合，得到中间融合结果；基于中间融合结果生成下一级新的表征信息，并重新执行获取当前级的每种表征信息对应的权重参数的步骤，直至获取最后一级的结果并作为目标融合结果。合结果。合结果。

【技术实现步骤摘要】
地物信息的获取方法、系统、电子设备和存储介质


[0001]本公开涉及人工智能领域，尤其涉及云计算、大数据等领域。

技术介绍

[0002]高精度的实景三维模型作为真实、立体地反映人类生产、生活和生态空间的关键信息，可以实现数字空间与现实空间的实时关联互通，拥有非常广泛的应用，包括城市数字政府、城市规划设计、电子地图导航等。
[0003]目前主要采用如下两种方案获取实景三维模型：(1)传统测绘方案依赖大量人工，由测绘人员使用专业的测绘仪器设计采集路线，逐栋完成建筑物高程测量以获取实景三维模型；(2)使用机载激光雷达扫描获取扫描区域点云信息，从而得到高精度的实景3D(三维)模型。但是，以上方案普遍存在效率低、周期长、人力成本高等。

技术实现思路

[0004]本公开提供了一种地物信息的获取方法、系统、电子设备和存储介质。
[0005]根据本公开的一方面，提供了一种地物信息的获取方法，所述方法包括：
[0006]获取卫星遥感图像对应的两种跨模态的表征信息；
[0007]基于两种所述表征信息，采用逐级融合处理方式进行融合处理以得到目标融合结果，并根据所述目标融合结果，获取所述卫星遥感图像中每个所述地物的轮廓的轮廓信息；
[0008]其中，所述采用逐级融合处理方式进行融合处理以得到目标融合结果的步骤包括：
[0009]获取当前级的每种所述表征信息对应的权重参数；
[0010]基于各自的所述权重参数对两种所述表征信息进行融合，得到中间融合结果；
[0011]基于所述中间融合结果生成下一级对应的新的表征信息，并重新执行所述获取当前级的每种所述表征信息对应的权重参数的步骤，直至获取最后一级对应的所述中间融合结果，并作为所述目标融合结果。
[0012]根据本公开的另一方面，提供了一种地物信息的获取装置，所述装置包括：
[0013]表征信息获取模块，用于获取卫星遥感图像对应的两种跨模态的表征信息；
[0014]融合处理模块，用于基于两种所述表征信息，采用逐级融合处理方式进行融合处理以得到目标融合结果；
[0015]轮廓信息获取模块，用于根据所述目标融合结果，获取所述卫星遥感图像中每个所述地物的轮廓的轮廓信息；
[0016]其中，所述融合处理模块包括：
[0017]权重参数获取单元，用于获取当前级的每种所述表征信息对应的权重参数；
[0018]融合处理单元，用于基于各自的所述权重参数对两种所述表征信息进行融合，得到中间融合结果；
[0019]表征信息生成单元，用于基于所述中间融合结果生成下一级对应的新的表征信
息，并调用所述权重参数获取单元，直至所述融合处理单元获取最后一级对应的所述中间融合结果，并作为所述目标融合结果。
[0020]根据本公开的另一方面，提供了一种电子设备，包括：
[0021]至少一个处理器；以及
[0022]与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，
[0023]所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行上述的方法。
[0024]根据本公开的另一方面，提供了一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，其中，所述计算机指令用于使所述计算机执行上述的方法。
[0025]根据本公开的另一方面，提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序在被处理器执行时实现上述的方法。
[0026]应当理解，本部分所描述的内容并非旨在标识本公开的实施例的关键或重要特征，也不用于限制本公开的范围。本公开的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解。
附图说明
[0027]附图用于更好地理解本方案，不构成对本公开的限定。其中：
[0028]图1是根据本公开第一实施例的地物信息的获取方法的第一流程图；
[0029]图2是根据本公开第一实施例的地物信息的获取方法的第二流程图；
[0030]图3是根据本公开第一实施例的融合处理过程的第一示意图；
[0031]图4是根据本公开第一实施例的融合处理过程的第二示意图；
[0032]图5是根据本公开第一实施例的地物信息的获取方法的第三流程图；
[0033]图6是根据本公开第一实施例中轮廓所处边界的第一示意图；
[0034]图7是根据本公开第一实施例中轮廓所处边界的第二示意图；
[0035]图8是根据本公开第一实施例中轮廓所处边界的第三示意图；
[0036]图9是根据本公开第一实施例中轮廓所处边界的第四示意图；
[0037]图10是根据本公开第一实施例的地物信息的获取方法的第四流程图；
[0038]图11是根据本公开第一实施例的建筑物的屋面建筑坡面示意图；
[0039]图12是根据本公开第一实施例的地物信息的获取方法的第五流程图；
[0040]图13是根据本公开第一实施例的单张原始卫星影像图的示意图；
[0041]图14是根据本公开第一实施例的切分后图幅块的示意图；
[0042]图15是根据本公开第一实施例的特征像素点的匹配示意图；
[0043]图16是根据本公开第一实施例的三维点云文件的示意图；
[0044]图17是根据本公开第一实施例的数字表面模型DSM的示意图；
[0045]图18是根据本公开第一实施例的特征提取示意图；
[0046]图19是根据本公开第二实施例的地物信息的获取装置的模块示意图；
[0047]图20是用来实现本公开第一实施例的地物信息的获取方法的电子设备的框图。
具体实施方式
[0048]以下结合附图对本公开的示范性实施例做出说明，其中包括本公开实施例的各种
细节以助于理解，应当将它们认为仅仅是示范性的。因此，本领域普通技术人员应当认识到，可以对这里描述的实施例做出各种改变和修改，而不会背离本公开的范围和精神。同样，为了清楚和简明，以下的描述中省略了对公知功能和结构的描述。
[0049]实施例1
[0050]如图1所示，本实施例的地物信息的获取方法包括：
[0051]S101、获取卫星遥感图像对应的两种跨模态的表征信息；
[0052]其中，两种跨模态的表征信息属于两种完全不同维度的信息，且均能够从某一角度说明卫星遥感图像中的地物情况；两种跨模态的表征信息是相互配准的，即同一像素点一一对应。
[0053]例如，两种跨模态的表征信息包括卫星遥感图像的第一图像信息，和nDSM(归一化数字表面模型)中与卫星遥感图像相匹配的第一nDSM信息等。
[0054]S102、基于两种表征信息，采用逐级融合处理方式进行融合处理以得到目标融合结果；
[0055]其中，基于不同的表征信息的优势，对跨模态的两种表征信息进行融合处理，使得网络充分提取两种模态的表征信息，以保证对地物轮廓分割的准确度。
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种地物信息的获取方法，所述方法包括：获取卫星遥感图像对应的两种跨模态的表征信息；基于两种所述表征信息，采用逐级融合处理方式进行融合处理以得到目标融合结果，并根据所述目标融合结果，获取所述卫星遥感图像中每个所述地物的轮廓的轮廓信息；其中，所述采用逐级融合处理方式进行融合处理以得到目标融合结果的步骤包括：获取当前级的每种所述表征信息对应的权重参数；所述权重参数用于表征每种所述表征信息对所述地物的所述轮廓所在位置的影响程度；基于各自的所述权重参数对两种所述表征信息进行融合，得到中间融合结果；基于所述中间融合结果生成下一级对应的新的表征信息，并重新执行所述获取当前级的每种所述表征信息对应的权重参数的步骤，直至获取最后一级对应的所述中间融合结果，并作为所述目标融合结果。2.如权利要求1所述的方法，两种跨模态的所述表征信息包括所述卫星遥感图像的第一图像信息，和归一化数字表面模型nDSM中与所述卫星遥感图像相匹配的第一nDSM信息。3.如权利要求2所述的方法，其中，所述获取当前级的每种所述表征信息对应的权重参数的步骤，包括：采用全局平均池化分别获取所述第一图像信息的第一全局信息，和所述第一nDSM信息的第二全局信息；获取所述第一全局信息对应的第一注意力向量，和所述第二全局信息对应的第二注意力向量。4.如权利要求3所述的方法，其中，所述基于各自的所述权重参数对两种所述表征信息进行融合，得到中间融合结果的步骤，包括：将所述第一注意力向量与所述第一图像信息相乘，得到第二图像信息；将所述第二图像信息与所述第一nDSM信息进行融合，得到第一融合特征；将所述第二注意力向量与所述第一nDSM信息相乘，得到第二nDSM信息；将所述第二nDSM信息与所述第一图像信息进行融合，得到第二融合特征；将所述第一融合特征和所述第二融合特征进行拼接，得到所述中间融合结果。5.如权利要求3所述的方法，其中，所述获取所述第一全局信息对应的第一注意力向量，和所述第二全局信息对应的第二注意力向量的步骤之后，还包括：对所述第一注意力向量和所述第二注意力向量进行过滤噪声处理。6.如权利要求5所述的方法，其中，所述对所述第一注意力向量和所述第二注意力向量进行过滤噪声处理的步骤，包括：获取所述卫星遥感图像中每个像素通道对应的权重值；将所述第一注意力向量中每个所述像素通道对应的第一数值，与对应的所述权重值相乘，以对所述第一注意力向量进行过滤噪声处理；将所述第二注意力向量中每个所述通道对应的第二数值，与对应的所述权重值相乘，以对所述第二注意力向量进行过滤噪声处理。7.如权利要求1所述的方法，其中，所述基于所述中间融合结果生成下一级对应的新的表征信息的步骤，包括：
对所述中间融合结果进行卷积处理，获取两种跨模态的新的表征信息；其中，每一级的所述表征信息不同且对应的信息尺寸均相同。8.如权利要求1所述的方法，所述方法还包括：在逐级融合处理的过程中，判断当前的所述中间融合结果是否已经达到第一预设处理条件，若未达到，则增加总融合级数至第一融合级数；若已达到且未达到预设融合级数，则减小所述总融合级数至第二融合级数。9.如权利要求1
‑
8中任一项所述的方法，所述获取所述卫星遥感图像中每个所述地物的轮廓的轮廓信息的步骤之后，还包括：基于所述轮廓信息，获取所述地物的所述轮廓对应的若干边界点，以及所述边界点对应的位置信息；根据所述位置信息，更新所述轮廓信息。10.如权利要求9所述的方法，其中，所述根据所述位置信息，更新所述轮廓信息的步骤，包括：根据若干所述边界点的所述位置信息，获取若干分段；对每个所述分段上多个所述边界点的所述位置信息进行拟合处理，得到对应的直线；基于若干条相连接的所述直线，得到所述地物的所述轮廓对应的边界线，并将所述边界线对应的边界信息作为所述轮廓信息。11.如权利要求10所述的方法，所述方法还包括：根据若干所述边界点的所述位置信息，确定所述地物的主方向；其中，所述基于若干条相连接的所述直线的步骤之前，还包括：根据所述主方向对所述直线进行规则化处理，以更新得到满足第二预设处理条件的所述直线。12.如权利要求2所述的方法，在所述地物为建筑物时，所述方法还包括：获取所述建筑物的所述轮廓内屋顶的样式信息；基于所述样式信息，采用匹配的预设高度确定策略获取所述建筑物的高度信息。13.如权利要求12所述的方法，其中，所述基于所述样式信息，采用匹配的预设高度确定策略获取所述建筑物的高度信息的步骤，包括：在所述样式信息表征所述屋顶为平顶时，获取所述轮廓内每个像素点对应高度值中的第一众数，以及所述第一众数出现的频数；在所述频数大于或者等于第一设定值时，计算得到与所述众数相差小于第一距离的所有高度值的第一均值，并将所述第一均值作为所述建筑物的所述高度信息；在所述频数小于第一设定值时，计算得到与所述第一众数相差小于第二距离的所有高度值的第二均值，并将所述第二均值作为所述建筑物的所述高度信息；其中，所述第二距离大于所述第一距离。14.如权利要求12所述的方法，其中，所述基于所述样式信息，采用匹配的预设高度确定策略获取所述建筑物的高度信息的步骤，包括：在所述样式信息表征所述屋顶为非平顶，且所述轮廓内存在不同像素点处的高度值的差值大于或者等于第二设定值时，获取最大高度值与最小高度值的第三均值，并将所述第三均值作为所述建筑物的所述高度信息；
在所述样式信息表征所述屋顶为非平顶，且所述轮廓内存在不同像素点处的高度值的差值小于所述第二设定值时，获取所述轮廓内每个像素点对应的高度值中的第一众数，并剔除与所述第一众数相差大于第三距离的高度值，获取剩下的所有高度值中的最大高度值与最小高度值的第四均值，并将所述第四均值作为所述建筑物的所述高度信息。15.如权利要求2所述的方法，获取所述第一nDSM信息的步骤包括：获取所述卫星遥感图像对应的数字表面模型DSM；基于所述数字表面模型DSM获取对应的归一化数字表面模型nDSM；根据所述归一化数字表面模型nDSM获取所述第一nDSM信息。16.如权利要求15所述的方法，其中，所述获取所述卫星遥感图像对应的数字表面模型DSM的步骤，包括：获取原始卫星图像立体像对；其中，所述原始卫星图像立体像对为遥感卫星从不同角度对同一地区拍摄的一组所述卫星遥感图像；对所述原始卫星图像立体像对进行切分，得到若干幅预设分辨率的子卫星图像立体像对；采用预设特征提取方式，对所述子卫星图像立体像对进行处理，以得到目标特征向量；基于所述目标特征向量，提取得到候选特征像素点；根据所述候选特征像素点之间的相似度，获取所述子卫星图像立体像对对应的所有匹配像素点；计算得到每个所述匹配像素点对应的高程信息；根据所述高程信息获取所述数字表面模型DSM。17.如权利要求16所述的方法，其中，所述根据所述高程信息获取所述数字表面模型DSM的步骤，包括：对每个所述匹配像素点进行线性差值加密处理，以将每个二维的匹配像素点转换为三维的匹配像素点；基于所述三维的匹配像素点生成三维点云文件；将每个所述三维的匹配像素点对应的所述高程信息作为灰度值，并对所述三维点云文件进行采样处理，以得到所述数字表面模型DSM。18.如权利要求16所述的方法，所述预设特征提取方式包括依次执行的下采样处理、连续四个卷积池化处理和特征压缩处理。19.一种地物信息的获取装置，所述装置包括：表征信息获取模块，用于获取卫星遥感图像对应的两种跨模态的表征信息；融合处理模块，用于基于两种所述表征信息，采用逐级融合处理方式进行融合处理以得到目标融合结果；轮廓信息获取模块，用于根据所述目标融合结果，获取所述卫星遥感图像中每个所述地物的轮廓的轮廓信息；其中，所述融合处理模块包括：权重参数获取单元，用于获取当前级的每种所述表征信息对应的权重参数；...

【专利技术属性】
技术研发人员：蔡俊杰，曹哲，夏德国，杨建忠，张通滨，
申请(专利权)人：北京百度网讯科技有限公司，
类型：发明
国别省市：