System.ArgumentOutOfRangeException: 索引和长度必须引用该字符串内的位置。 参数名: length 在 System.String.Substring(Int32 startIndex, Int32 length) 在 zhuanliShow.Bind() 一种城市固废提取方法、系统、设备及介质技术方案_技高网
当前位置: 首页 > 专利查询>中山大学专利>正文

一种城市固废提取方法、系统、设备及介质技术方案

技术编号:40544253 阅读:3 留言:0更新日期:2024-03-05 19:01
本申请涉及图像处理技术领域,尤其是涉及一种城市固废提取方法、系统、设备及介质,技术方案在于获取输入影像,采用双分支网络将输入影像进行特征提取,得到图像局部特征和全局信息;将图像局部特征和全局信息进行特征融合,得到综合特征信息,根据综合特征信息进行分类,得到识别城市固废的分类结果;将综合特征信息进行上采样处理,得到提取城市固废的分割结果,准确提取城市固废,提高识别城市固废的精度。

【技术实现步骤摘要】

本申请涉及图像处理,尤其是涉及一种城市固废提取方法、系统、设备及介质


技术介绍

1、城市固废指的是城市固体废弃物,城市固体废弃物是在生产、生活和其它人类活动过程中丧失原有价值或被抛弃的固体物品。经济的快速发展以及城市化的加速导致城市固体废弃物数量大幅增加,随意倾倒、堆放固体废弃物会对周围的空气、土壤和水资源造成严重的危害,所以监测城市中的固体废弃物堆放位置和规模十分重要。

2、目前监测城市中的固体废弃物通常是基于深度学习,利用高分辨率遥感影像对城市固体废弃物进行分类及分割,这样的方式在提取具有高度可区分度的城市固体废弃物特征方面存在不足,城市固体废弃物与周围环境相似度较高,且固体废弃物自身异质性较强。这意味着现有常用的分类网络难以有效提取复杂的城市固体废弃物,造成了分类精度不足的问题,上述问题有待解决。


技术实现思路

1、为了准确提取城市固废,提高识别城市固废的精度,本申请提供一种城市固废提取方法、系统、设备及介质,采用如下技术方案:

2、第一方面,本申请提供一种城市固废提取方法,包括:

3、获取输入影像,采用双分支网络将输入影像进行特征提取,得到图像局部特征和全局信息;

4、将图像局部特征和全局信息进行特征融合,得到综合特征信息,根据综合特征信息进行分类,得到识别城市固废的分类结果;

5、将综合特征信息进行上采样处理,得到提取城市固废的分割结果。

6、优选的,所述双分支网络包括提取图像局部特征的cnn分支和获取全局信息的swin-transformer分支。

7、优选的,所述采用双分支网络将输入影像进行特征提取的步骤具体包括:

8、将输入影像经过cnn分支的五层网络进行特征提取,每层网络均进行一次双卷积处理和池化处理,得到表示通道信息的图像局部特征。

9、优选的,所述采用双分支网络将输入影像进行特征提取的步骤具体还包括:

10、将输入图像切分为多个大小相同的图像块,图像块经过swin-transformer分支的四层网络进行线性嵌入调整、图像合并下采样和滑动自注意力处理,提取得到全局信息。

11、优选的,所述双卷积处理包括:

12、对输入影像的特征向量每一维度的均值和方差进行归一化,并引入非线性因素加速训练。

13、优选的,所述滑动自注意力处理包括:

14、对输入影像的特征向量进行层级归一化与窗口多头自注意力处理,或滑窗多头自注意力与多层感知处理的任意一种。

15、优选的,所述将综合特征信息进行上采样处理,得到提取城市固废的分割结果的具体步骤为:

16、将综合特征信息按序进行两次3*3卷积处理、批量归一化处理和激活函数处理,得到的处理结果进行转置卷积处理进行特征融合,得到表示每个像素属于固体废弃物的概率的分割结果。

17、第二方面,本申请提供一种城市固废提取系统,包括:

18、特征提取模块,用于获取输入影像,采用双分支网络将输入影像进行特征提取,得到图像局部特征和全局信息;

19、分类模块,用于将图像局部特征和全局信息进行特征融合,得到综合特征信息,根据综合特征信息进行分类,得到识别城市固废的分类结果;

20、分割模块,用于将综合特征信息进行上采样处理,得到提取城市固废的分割结果。

21、第三方面,本申请提供一种城市固废提取设备,包括存储器和处理器,所述存储器存储计算机程序,所述处理器被设置为运行所述计算机程序以执行如前所述的城市固废提取方法。

22、第四方面,本申请提供一种计算机可读存储介质,所述计算机可读存储介质中存储有计算机程序,其中,所述计算机程序被设置为运行时执行如前所述的城市固废提取方法。

23、综上所述,与现有技术相比,本申请提供的技术方案带来的有益效果至少包括:

24、本申请通过双分支网络对输入影像进行特征提取,得到图像局部特征和全局信息,将图像局部特征和全局信息融合处理后得到分类结果,实现高精度的城市固体废弃物快速识别,再将综合特征信息进行上采样处理,得到提取城市固废的分割结果,准确地估测固体废弃物的位置、边缘以及具体的范围,从而准确提取城市固废,提高识别城市固废的精度。

本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种城市固废提取方法,其特征在于,包括:

2.根据权利要求1所述的城市固废提取方法,其特征在于,所述双分支网络包括提取图像局部特征的CNN分支和获取全局信息的Swin-Transformer分支。

3.根据权利要求2所述的城市固废提取方法,其特征在于,所述采用双分支网络将输入影像进行特征提取的步骤具体包括:

4.根据权利要求3所述的城市固废提取方法,其特征在于,所述采用双分支网络将输入影像进行特征提取的步骤具体还包括:

5.根据权利要求3所述的城市固废提取方法,其特征在于,所述双卷积处理包括:

6.根据权利要求4所述的城市固废提取方法,其特征在于,所述滑动自注意力处理包括:

7.根据权利要求1所述的城市固废提取方法,其特征在于,所述将综合特征信息进行上采样处理,得到提取城市固废的分割结果的具体步骤为:

8.一种城市固废提取系统,其特征在于,包括:

9.一种城市固废提取设备,其特征在于,包括存储器和处理器,所述存储器存储计算机程序,所述处理器被设置为运行所述计算机程序以执行权利要求1-7中任一项所述的城市固废提取方法。

10.一种计算机可读存储介质,其特征在于,所述计算机可读存储介质中存储有计算机程序,其中,所述计算机程序被设置为运行时执行权利要求1-7中任一所述的城市固废提取方法。

...

【技术特征摘要】

1.一种城市固废提取方法,其特征在于,包括:

2.根据权利要求1所述的城市固废提取方法,其特征在于,所述双分支网络包括提取图像局部特征的cnn分支和获取全局信息的swin-transformer分支。

3.根据权利要求2所述的城市固废提取方法,其特征在于,所述采用双分支网络将输入影像进行特征提取的步骤具体包括:

4.根据权利要求3所述的城市固废提取方法,其特征在于,所述采用双分支网络将输入影像进行特征提取的步骤具体还包括:

5.根据权利要求3所述的城市固废提取方法,其特征在于,所述双卷积处理包括:

6.根据权利要求4所述的城市固废提取方法,...

【专利技术属性】
技术研发人员:郭舟曾肇
申请(专利权)人:中山大学
类型:发明
国别省市:

网友询问留言 已有0条评论
  • 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。

1