【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及图像数据分析，尤其涉及一种用于绿化效果评估的园林图像分析方法及装置。
技术介绍
1、城市园林区域的绿化程度有效表征了园林绿化的效果，但如何对绿化的效果进行有效的分析是重要的技术问题，现有技术中对园林绿化的效果分析的方式，即使考虑了图像分析算法，一般只是囿于简单对拍摄得到的图像进行分析的思维圈子，没有充分考虑到网络抓取数据的便捷和充分对数据的筛选和验证。可见，现有技术存在缺陷，亟需解决。
技术实现思路
1、本专利技术所要解决的技术问题在于，提供一种用于绿化效果评估的园林图像分析方法及装置，能够更加全面和精确地进行绿化效果测算，提高园林区域的绿化监控效率和精确度。
2、为了解决上述技术问题，本专利技术第一方面公开了一种用于绿化效果评估的园林图像分析方法，所述方法包括：
3、基于爬虫技术，从多个网络源获取目标园林区域的多个网络拍摄图像以及绿化种植记录；
4、根据所述目标园林区域对应的图像数据比对库，确定每一所述网络拍摄图像对应的图像对应位置；
5、根据多个所述网络拍摄图像以及对应的图像对应位置，基于图像分析算法，筛选并剔除所述绿化种植记录中的虚假记录；
6、根据剔除后的所述绿化种植记录，以及多个所述网络拍摄图像，计算所述目标园林区域对应的绿化效果参数。
7、作为一个可选的实施方式，在本专利技术第一方面中，所述网络源包括导航服务网站、政府公示网站、旅游服务网站、企业介绍网站中的至少一种。
8、
9、对于多个网络源，获取每一所述网络源对应的预设的数据抓取参数；
10、根据所述数据抓取参数，基于爬虫技术，从多个网络源获取多个网页数据；
11、根据目标园林区域对应的关键词规则和图像模板，从所述多个网页数据的图像数据中筛选出所述目标园林区域的多个网络拍摄图像；
12、根据所述关键词规则，和种植记录关键词规则，从所述多个网页数据的表格图像数据以及文本数据中，筛选出所述目标园林区域对应的绿化种植记录。
13、作为一个可选的实施方式，在本专利技术第一方面中，所述根据所述目标园林区域对应的图像数据比对库，确定每一所述网络拍摄图像对应的图像对应位置，包括：
14、对于每一所述网络拍摄图像，计算该网络拍摄图像和所述目标园林区域对应的图像数据比对库中每一位置图像集合之间的集合图像相似度；
15、将所述集合图像相似度最高的所述位置图像集合对应的区域内位置，确定为该网络拍摄图像对应的图像对应位置。
16、作为一个可选的实施方式，在本专利技术第一方面中，每一所述位置图像集合中包括有所述目标园林区域的一区域内位置的多个角度和多个焦距拍摄的多个图像；所述计算该网络拍摄图像和所述目标园林区域对应的图像数据比对库中每一位置图像集合之间的集合图像相似度，包括：
17、将该网络拍摄图像输入至训练好的图像参数预测神经网络中，以得到该网络拍摄图像对应的图像参数；所述图像参数包括图像拍摄角度和图像拍摄焦距；所述图像参数预测神经网络通过包括有多个训练图像和对应的训练图像参数标注的训练数据集训练得到；
18、对于所述目标园林区域对应的图像数据比对库中每一位置图像集合，计算该位置图像集合中的每一图像和该网络拍摄图像之间的图像相似度和图像参数相似度；
19、计算该网络拍摄图像和该位置图像集合中的所有图像之间的图像相似度的加权求和值，以得到该网络拍摄图像和该位置图像集合之间的集合图像相似度；其中，每一所述图像相似度对应的权重与对应的所述图像参数相似度成正比。
20、作为一个可选的实施方式，在本专利技术第一方面中，所述根据多个所述网络拍摄图像以及对应的图像对应位置，基于图像分析算法，筛选并剔除所述绿化种植记录中的虚假记录，包括：
21、对于所述绿化种植记录中的每一种植记录，计算该种植记录对应的种植时间和当前时间点的时间差；
22、根据该种植记录对应的种植位置，以及多个所述网络拍摄图像以及对应的图像对应位置，筛选出与所述种植位置之间的距离小于预设的距离阈值的多个记录相关拍摄图像；
23、根据所述多个记录相关拍摄图像、所述时间差和该种植记录对应的种植面积，基于图像比对算法，计算该种植记录对应的真伪度参数；
24、将所述绿化种植记录中所述真伪度参数低于预设的参数阈值的所有种植记录进行剔除。
25、作为一个可选的实施方式，在本专利技术第一方面中，所述根据所述多个记录相关拍摄图像、所述时间差和该种植记录对应的种植面积，基于图像比对算法，计算该种植记录对应的真伪度参数，包括：
26、将每一所述记录相关拍摄图像，输入至预设的绿化面积计算模型中，以得到每一所述记录相关拍摄图像对应的绿化面积；
27、计算所有所述记录相关拍摄图像对应的绿化面积的面积平均值；
28、计算所述面积平均值和该种植记录对应的种植面积之间的面积差值；
29、计算所述面积差值和时间权重的乘积，并计算预设的面积差参考值和所述乘积值的差值的倒数，得到该种植记录对应的真伪度参数；所述时间权重与所述时间差成正比。
30、作为一个可选的实施方式，在本专利技术第一方面中，所述根据剔除后的所述绿化种植记录，以及多个所述网络拍摄图像，计算所述目标园林区域对应的绿化效果参数，包括：
31、计算所述绿化种植记录中剩余的所有种植记录对应的所述种植面积和时间差参数的乘积的和，得到所述绿化种植记录对应的记录参数；所述时间差参数和所述时间差成反比；
32、根据所述绿化面积计算模型，计算所有所述网络拍摄图像对应的绿化面积的和，得到绿化面积参数；
33、计算所述记录参数和所述绿化面积参数的乘积，得到所述目标园林区域对应的绿化效果参数。
34、本专利技术第二方面公开了一种用于绿化效果评估的园林图像分析装置，所述装置包括：
35、获取模块，用于基于爬虫技术，从多个网络源获取目标园林区域的多个网络拍摄图像以及绿化种植记录；
36、确定模块，用于根据所述目标园林区域对应的图像数据比对库，确定每一所述网络拍摄图像对应的图像对应位置；
37、筛选模块，用于根据多个所述网络拍摄图像以及对应的图像对应位置，基于图像分析算法，筛选并剔除所述绿化种植记录中的虚假记录；
38、计算模块，用于根据剔除后的所述绿化种植记录，以及多个所述网络拍摄图像，计算所述目标园林区域对应的绿化效果参数。
39、作为一个可选的实施方式，在本专利技术第二方面中，所述网络源包括导航服务网站、政府公示网站、旅游服务网站、企业介绍网站中的至少一种。
40、作为一个可选的实施方式，在本专利技术第二方面中，所述获取模块基于爬虫技术，从多个网络源获取目本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种用于绿化效果评估的园林图像分析方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的用于绿化效果评估的园林图像分析方法，其特征在于，所述网络源包括导航服务网站、政府公示网站、旅游服务网站、企业介绍网站中的至少一种。
3.根据权利要求1所述的用于绿化效果评估的园林图像分析方法，其特征在于，所述基于爬虫技术，从多个网络源获取目标园林区域的多个网络拍摄图像以及绿化种植记录，包括：
4.根据权利要求1所述的用于绿化效果评估的园林图像分析方法，其特征在于，所述根据所述目标园林区域对应的图像数据比对库，确定每一所述网络拍摄图像对应的图像对应位置，包括：
5.根据权利要求4所述的用于绿化效果评估的园林图像分析方法，其特征在于，每一所述位置图像集合中包括有所述目标园林区域的一区域内位置的多个角度和多个焦距拍摄的多个图像；所述计算该网络拍摄图像和所述目标园林区域对应的图像数据比对库中每一位置图像集合之间的集合图像相似度，包括：
6.根据权利要求1所述的用于绿化效果评估的园林图像分析方法，其特征在于，所述根据多个所述网络拍摄图像
7.根据权利要求6所述的用于绿化效果评估的园林图像分析方法，其特征在于，所述根据所述多个记录相关拍摄图像、所述时间差和该种植记录对应的种植面积，基于图像比对算法，计算该种植记录对应的真伪度参数，包括：
8.根据权利要求1所述的用于绿化效果评估的园林图像分析方法，其特征在于，所述根据剔除后的所述绿化种植记录，以及多个所述网络拍摄图像，计算所述目标园林区域对应的绿化效果参数，包括：
9.一种用于绿化效果评估的园林图像分析装置，其特征在于，所述装置包括：
10.一种用于绿化效果评估的园林图像分析装置，其特征在于，所述装置包括：
...【技术特征摘要】
1.一种用于绿化效果评估的园林图像分析方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的用于绿化效果评估的园林图像分析方法，其特征在于，所述网络源包括导航服务网站、政府公示网站、旅游服务网站、企业介绍网站中的至少一种。
3.根据权利要求1所述的用于绿化效果评估的园林图像分析方法，其特征在于，所述基于爬虫技术，从多个网络源获取目标园林区域的多个网络拍摄图像以及绿化种植记录，包括：
4.根据权利要求1所述的用于绿化效果评估的园林图像分析方法，其特征在于，所述根据所述目标园林区域对应的图像数据比对库，确定每一所述网络拍摄图像对应的图像对应位置，包括：
5.根据权利要求4所述的用于绿化效果评估的园林图像分析方法，其特征在于，每一所述位置图像集合中包括有所述目标园林区域的一区域内位置的多个角度和多个焦距拍摄的多个图像；所述计算该网络拍摄图像和所述目标园林区域对应的图像数据比...
【专利技术属性】
技术研发人员：陈继翔，林雯，夏征，罗婉贞，陈培煌，陈暖遥，李炜桢，
申请(专利权)人：广州市林业和园林科学研究院，
类型：发明
国别省市：
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