【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及计算机，尤其涉及一种航行资料表格定位方法、系统、设备及存储介质。
技术介绍
1、随着选择飞机出行的乘客数增加，各机场航班数量大幅提升，航行资料数据也越来越丰富，其中，航行资料数据主要以表格的形式呈现。
2、目前，航行资料数据的表格定位技术主要采用faster r-cnn(faster region-convolutional neural network，更快的区域卷积神经网络)算法，但该算法的原始特征提取层采用resnet(residual neural network，残差网络)模型，所提取出来的特征细节很少，而且都是单层特征图，并且在经过原始roipooling(region of interest pooling，感兴趣区域池化)两次取整后，会造成精度的损失，难以精确地定位航行资料数据中表格的位置。
技术实现思路
1、本专利技术提供一种航行资料表格定位方法、系统、设备及存储介质，以解决现有技术不能精确地定位表格在航行资料中的位置的问题。
2、为实现上述目的，本专利技术实施例提供了一种航行资料表格定位方法，包括：
3、对航行资料数据进行预处理，得到航行资料数据图片；
4、基于分组卷积、反向瓶颈结构、se注意力机制和特征金字塔结构，对所述航行资料数据图片进行特征提取，得到特征图；
5、将所述特征图输入rpn区域建议网络进行目标表格定位，得到建议框；
6、根据所述特征图和所述建议框，采用三次卷积
7、对所述建议特征图进行边界框回归处理，得到所述航行资料数据图片的表格区域。
8、作为上述方案的改进，所述基于分组卷积、反向瓶颈结构、se注意力机制和特征金字塔结构，对所述航行资料数据图片进行特征提取，得到特征图，包括：
9、基于分组卷积和反向瓶颈结构，从所述航行资料数据图片中提取出第一特征和第一特征图；
10、结合se注意力机制和特征金字塔结构，将所述第一特征经过上采样得到第二特征，并将第一特征图经过卷积提升通道数至与卷积核的通道数一致后得到第二特征图，再将所述第二特征和所述第二特征图进行直接相加操作；
11、重复上述步骤多次后，得到若干个不同尺度的特征图。
12、作为上述方案的改进，所述se注意力机制的公式为：
13、out＝σ(w2δ(w1in))
14、其中，out表示得到的各通道特征权值，in表示输入注意力的特征图；σ()表示sigmoid激活函数，δ()表示relu激活函数，w1表示分别表示第一全连接层的参数，w2表示分别表示第二全连接层的参数。
15、作为上述方案的改进，所述特征金字塔结构包括自下而上的路径、自上而下的路径和横向连接。
16、作为上述方案的改进，所述将所述特征图输入rpn区域建议网络进行目标表格定位，得到建议框，包括：
17、将所述特征图输入rpn区域建议网络，基于所述rpn区域建议网络，通过归一化指数函数分类所述特征图的锚，得到有目标的正锚和没有目标的负锚，计算对应锚的边界框回归偏移量；
18、根据所述正锚和所述对应锚的边界框回归偏移量获取所有建议，并去除不满足预设边界标准的建议，得到建议框。
19、作为上述方案的改进，所述三次卷积插值算法的公式为：
20、
21、其中，g(x)表示插值函数在点x处的插值结果，u表示单位阶跃函数，h表示采样间距，x表示插值点的位置，k表示插值卷积用的卷积核，xk表示卷积核k中对应插值点的位置，c表示卷积系数，ck表示卷积核k对应的系数。
22、作为上述方案的改进，在所述根据所述特征图和所述建议框，采用三次卷积插值算法得到建议特征图之后，所述航行资料表格定位方法还包括：
23、对所述建议特征图进行类别判定，得到所述建议特征图的类别，以作为所述表格区域的类别。
24、为实现上述目的，本专利技术实施例还提供了一种航行资料表格定位系统，包括：
25、数据预处理模块，用于对航行资料数据进行预处理，得到航行资料数据图片；
26、特征提取模块，用于基于分组卷积、反向瓶颈结构、se注意力机制和特征金字塔结构，对所述航行资料数据图片进行特征提取，得到特征图；
27、建议框获取模块，用于将所述特征图输入rpn区域建议网络进行目标表格定位，得到建议框；
28、建议特征图获取模块，用于根据所述特征图和所述建议框，采用三次卷积插值算法得到建议特征图；
29、表格定位模块，用于对所述建议特征图进行边界框回归处理，得到所述航行资料数据图片的表格区域。
30、为实现上述目的，本专利技术实施例还提供一种航行资料表格定位设备，包括处理器、存储器以及存储在所述存储器中且被配置为由所述处理器执行的计算机程序，所述处理器在执行所述计算机程序时实现上述航行资料表格定位方法。
31、为实现上述目的，本专利技术实施例还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质包括存储的计算机程序；其中，所述计算机程序在运行时控制所述计算机可读存储介质所在的设备执行上述航行资料表格定位方法。
32、实施本专利技术实施例，具有如下有益效果：
33、本专利技术实施例提供的航行资料表格定位方法、系统、设备及存储介质，先对航行资料数据进行预处理，得到航行资料数据图片；再基于分组卷积、反向瓶颈结构、se注意力机制和特征金字塔结构，对所述航行资料数据图片进行特征提取，得到特征图；将所述特征图输入rpn区域建议网络进行目标表格定位，得到建议框；然后，根据所述特征图和所述建议框，采用三次卷积插值算法得到建议特征图；最后，对所述建议特征图进行边界框回归处理，得到所述航行资料数据图片的表格区域。本专利技术实施例基于分组卷积、反向瓶颈结构、se注意力机制和特征金字塔结构，提取航行资料数据图片的多尺寸特征进行训练，同时，舍弃了传统faster r-cnn模型中roi pooling层这种暴力下取整的方法，引入三次卷积插值的方式进行特征映射，能产生非常平滑的边缘，避免在特征映射阶段强行取下整造成的特征图像素损失，从而达到对图像特征的更充分地利用，得到更加精确的特征提取框，提高航行资料表格定位的精确度。
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1.一种航行资料表格定位方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的航行资料表格定位方法，其特征在于，所述基于分组卷积、反向瓶颈结构、SE注意力机制和特征金字塔结构，对所述航行资料数据图片进行特征提取，得到特征图，包括：
3.如权利要求1所述的航行资料表格定位方法，其特征在于，所述SE注意力机制的公式为：
4.如权利要求1所述的航行资料表格定位方法，其特征在于，所述特征金字塔结构包括自下而上的路径、自上而下的路径和横向连接。
5.如权利要求1所述的航行资料表格定位方法，其特征在于，所述将所述特征图输入RPN区域建议网络进行目标表格定位，得到建议框，包括：
6.如权利要求1所述的航行资料表格定位方法，其特征在于，所述三次卷积插值算法的公式为：
7.如权利要求1所述的航行资料表格定位方法，其特征在于，在所述根据所述特征图和所述建议框，采用三次卷积插值算法得到建议特征图之后，所述航行资料表格定位方法还包括：
8.一种航行资料表格定位系统，其特征在于，包括：
9.一种航行资料表格定位设备，
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包括存储的计算机程序；其中，所述计算机程序在运行时控制所述计算机可读存储介质所在的设备执行如权利要求1～7任一项所述的航行资料表格定位方法。
...【技术特征摘要】
1.一种航行资料表格定位方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的航行资料表格定位方法，其特征在于，所述基于分组卷积、反向瓶颈结构、se注意力机制和特征金字塔结构，对所述航行资料数据图片进行特征提取，得到特征图，包括：
3.如权利要求1所述的航行资料表格定位方法，其特征在于，所述se注意力机制的公式为：
4.如权利要求1所述的航行资料表格定位方法，其特征在于，所述特征金字塔结构包括自下而上的路径、自上而下的路径和横向连接。
5.如权利要求1所述的航行资料表格定位方法，其特征在于，所述将所述特征图输入rpn区域建议网络进行目标表格定位，得到建议框，包括：
6.如权利要求1所述的航行资料表格定位方法，其特征在于，所述三次卷积插...
【专利技术属性】
技术研发人员：邓李明，李双印，苏俊光，梁军，黄文强，伍翔，李满山，吴东岳，游娜，梁卓裕，张宁，熊国斌，胡海青，徐明明，
申请(专利权)人：中国南方航空股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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