CN110619282A - 一种无人机正射影像建筑物自动提取方法 - Google Patents

一种无人机正射影像建筑物自动提取方法 Download PDF

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Abstract

本发明提供了一种无人机正射影像建筑物自动提取方法，具体步骤如下：步骤S1：对原始的无人机正射影像训练数据进行数据增强得到数量扩大后的训练数据；步骤S2：获得训练好的U‑net建筑物提取模型；步骤S3：获得训练好的Seg‑net建筑物提取模型；步骤S4：获得训练好的deeplab建筑物提取模型；步骤S5：获得U‑net建筑物提取模型的最终预测结果Pu；步骤S6：获得Seg‑net建筑物提取模型的最终预测结果Ps；步骤S7：获得deeplab建筑物提取模型的最终预测结果Pd；步骤S8：对三个模型得到的预测结果Pu，Ps，Pd进行投票，得最终的预测结果。本发明能够用于从大量的无人机正射影像中自动分割出属于建筑物的像素点，大大提升测绘领域提取地图要素的速度。

Description

一种无人机正射影像建筑物自动提取方法
技术领域
本发明属于航空图像处理技术领域，具体是指一种无人机正射影像建筑物自动提取方法。
背景技术
随着测绘技术发展，从二维到三维，从慢速到快速。传统技术利用全站仪进行全野外数据采集测绘，越来越不能满足现实需求。利用无人机倾斜摄影及三维激光扫描技术已成为大比例尺地形图测绘的发展方向。它大大压缩野外工作时间，降低劳动强度。但是，并没有实现快速测绘，生产周期依然较长，缺乏时效性，综合效率没有几何级的提高。快速测绘的瓶颈在于人工数据处理的低效率。
倾斜摄影三维实景数据有着非常丰富的信息，包含几何形状、几何关系、纹理、色彩等，如房屋、桥梁、道路、沟渠等有非常明确的几何特征，植被、土地等有丰富的纹理及色彩信息。随着人工智能，计算机技术的发展，利用人工智能实现对这些关键要素的自动提取是可行的，也是意义巨大。
倾斜摄影测量三维实景数据在传统地形图生产中，利用人工智能(AI)自动识别、提取、输出地图要素，实现大比例尺自动化测图是具有前瞻性的研究。其市场及社会效益很大。仅农村宅基地测量就有近千亿的市场，加上规划、交通、农业、国土等行业项目。如果能够实现内外业工作占比1:1的目标，那将为企业节省70％的成本，工期缩短85％。研究成果形成产品也将会有巨大的市场，并在短期内没有竞争对手，市场容量不可估量。
发明内容
本发明所要解决的技术问题是提供一种利用训练好的深度学习模型，对无人机正射影像测试图进行建筑物自动提取方法。
为解决上述技术问题，本发明为一种无人机正射影像建筑物自动提取方法，包括无人机正射影像数据、深度学习模型训练、数据增强、新的损失函数、测试时增强方法(TTA)、集成学习，其具体步骤如下：
步骤S1：对原始的无人机正射影像训练数据进行数据增强得到数量扩大后的无人机正射影像训练数据，将分辨率高的影像数据及其二值标注影像切割成512*512像素的图片，得到训练集与验证集，包括正射影像及其对应的建筑物目标的二值标注；
步骤S2：在keras中搭建U-net语义分割模型，采用下采样、上采样的方法建立输入图像至输出预测之间的映射关系，并将原本的交叉熵损失函数改进为新的损失函数，Loss＝a1lossfocal+a2lossdice，a1、a2为两项误差的权重，并利用keras中的fit_generator函数批量获取步骤S1所得到的数据输入模型进行训练，当验证集上的损失函数连续5个回合不再下降后，认为模型收敛，得到训练好的U-net建筑物提取模型；
步骤S3：在keras中搭建Seg-net语义分割模型，采用下采样、上采样的方法建立输入图像至输出预测之间的映射关系,相对于U-net，该模型深度更深，将原本的交叉熵损失函数改进为新的损失函数，Loss＝a1lossfocal+a2lossdice，a1、a2为两项误差的权重，然后利用keras中的fit_generator函数批量获取步骤S1所得到的数据输入模型进行训练，当验证集上的损失函数连续5个回合不再下降后，认为模型收敛，得到训练好的Seg-net建筑物提取模型；
步骤S4：在keras中搭建deeplab模型，利用空洞卷积的概念扩大网络的感受野的同时，不降低特征图的尺度，因而减小了目标提取的位置误差，并设计新的损失函数为focal_loss与dice_loss的加权和，Loss＝a1lossfocal+a2lossdice，a1、a2为两项误差的权重，然后利用keras中的fit_generator函数批量获取训练数据输入模型进行训练，当验证集上的损失函数连续5个回合不再下降后，认为模型收敛，得到训练好的deeplab建筑物提取模型；
步骤S5：对测试图片做测试增强，即对测试图片I1水平翻转、垂直翻转、对角线翻转后得到相对应的增强图片I2，I3，I4，用训练好的U-net建筑物提取模型对图片I1，I2，I3，I4，分别进行预测得到不同的预测结果P1-1，P2-1，P3-1，P4-1，转换到原图位置后求平均值得到U-net建筑物提取模型的最终预测结果Pu；
步骤S6：对测试图片做测试增强，即对测试图片I1水平翻转、垂直翻转、对角线翻转后得到相对应的增强图片I2，I3，I4，用训练好的Seg-net建筑物提取模型对图片I1，I2，I3，I4，分别进行预测得到不同的预测结果P1-2，P2-2，P3-2，P4-2，转换到原图位置后求平均值得到Seg-net建筑物提取模型的最终预测结果Ps；
步骤S7：对测试图片做测试增强，即对测试图片I1水平翻转、垂直翻转、对角线翻转后得到相对应的增强图片I2，I3，I4，用训练好的deeplab建筑物提取模型对图片I1，I2，I3，I4，分别进行预测得到不同的预测结果P1-3，P2-3，P3-3，P4-3，转换到原图位置后求平均值得到deeplab建筑物提取模型的最终预测结果Pd；
步骤S8：对三个模型得到的预测结果Pu，Ps，Pd进行投票，投票规则为三个模型中有超过两个模型预测为建筑物目标像素，那该像素属于建筑物目标像素，得到最终的预测结果。
优选的，所述无人机正射影像是训练深度学习模型的原始数据以及标注数据，用于训练深度模型的权重；
优选的，所述模型训练指的是采用经典的语义分割模型U-net、Seg-net、deeplab作为建筑物提取的基础模型，对这些模型，采用无人机正射影像重新训练；
优选的，所述数据增强对输入的数据进行旋转、翻折、缩放、亮度变化、加入随机白噪声、随机模糊处理，提升数据的数量以提升所训练的模型的泛化能力；
优选的，所述新的损失函数是采用目标检测算法中提出来的focal-loss与dice-loss的加权和的形式，提升模型对难分类样本以及正负样本不均衡情况下的分类能力；
优选的，所述测试时增强方法(TTA)是在对图片进行预测时，对图片进行水平、垂直、对角线翻折得到共四张图片，分别进行预测后，再变换回去，求均值后得到最终的测试结果，能够去除预测时的随机误差；
优选的，所述集成学习是训练多个深度学习模型，采用投票机制，克服单个模型的随机噪声的影响，提升建筑物提取的效果。
本发明的有益效果：本发明在无人机正射影像的后处理过程中能够大大提高处理的效率，缩短测绘制图周期；本方法无需手动设计特征，特征提取由神经网络自学习得到，不存在人工设计特征的适应性差的问题；
附图说明
图1一种无人机正射影像建筑物自动提取方法的模型训练示意图；
图2一种无人机正射影像建筑物自动提取方法的测试流程图。
具体实施方式
结合附图，一种无人机正射影像建筑物自动提取方法，包括无人机正射影像数据、深度学习模型训练、数据增强、新的损失函数、测试时增强方法(TTA)、集成学习，其具体步骤如下：
步骤S1：对原始的无人机正射影像训练数据进行数据增强得到数量扩大后的无人机正射影像训练数据，将分辨率高的影像数据及其二值标注影像切割成512*512像素的图片，得到训练集与验证集，包括正射影像及其对应的建筑物目标的二值标注；
步骤S2：在keras中搭建U-net语义分割模型，采用下采样、上采样的方法建立输入图像至输出预测之间的映射关系，并将原本的交叉熵损失函数改进为新的损失函数，Loss＝a1lossfocal+a2lossdice，a1、a2为两项误差的权重，并利用keras中的fit_generator函数批量获取步骤S1所得到的数据输入模型进行训练，当验证集上的损失函数连续5个回合不再下降后，认为模型收敛，得到训练好的U-net建筑物提取模型；
步骤S3：在keras中搭建Seg-net语义分割模型，采用下采样、上采样的方法建立输入图像至输出预测之间的映射关系,相对于U-net，该模型深度更深，将原本的交叉熵损失函数改进为新的损失函数，Loss＝a1lossfocal+a2lossdice，a1、a2为两项误差的权重，然后利用keras中的fit_generator函数批量获取步骤S1所得到的数据输入模型进行训练，当验证集上的损失函数连续5个回合不再下降后，认为模型收敛，得到训练好的Seg-net建筑物提取模型；
步骤S4：在keras中搭建deeplab模型，利用空洞卷积的概念扩大网络的感受野的同时，不降低特征图的尺度，因而减小了目标提取的位置误差，并设计新的损失函数为focal_loss与dice_loss的加权和，Loss＝a1lossfocal+a2lossdice，a1、a2为两项误差的权重，然后利用keras中的fit_generator函数批量获取训练数据输入模型进行训练，当验证集上的损失函数连续5个回合不再下降后，认为模型收敛，得到训练好的deeplab建筑物提取模型；
步骤S5：对测试图片做测试增强，即对测试图片I1水平翻转、垂直翻转、对角线翻转后得到相对应的增强图片I2，I3，I4，用训练好的U-net建筑物提取模型对图片I1，I2，I3，I4，分别进行预测得到不同的预测结果P1-1，P2-1，P3-1，P4-1，转换到原图位置后求平均值得到U-net建筑物提取模型的最终预测结果Pu；
步骤S6：对测试图片做测试增强，即对测试图片I1水平翻转、垂直翻转、对角线翻转后得到相对应的增强图片I2，I3，I4，用训练好的Seg-net建筑物提取模型对图片I1，I2，I3，I4，分别进行预测得到不同的预测结果P1-2，P2-2，P3-2，P4-2，转换到原图位置后求平均值得到Seg-net建筑物提取模型的最终预测结果Ps；
步骤S7：对测试图片做测试增强，即对测试图片I1水平翻转、垂直翻转、对角线翻转后得到相对应的增强图片I2，I3，I4，用训练好的deeplab建筑物提取模型对图片I1，I2，I3，I4，分别进行预测得到不同的预测结果P1-3，P2-3，P3-3，P4-3，转换到原图位置后求平均值得到deeplab建筑物提取模型的最终预测结果Pd；
步骤S8：对三个模型得到的预测结果Pu，Ps，Pd进行投票，投票规则为三个模型中有超过两个模型预测为建筑物目标像素，那该像素属于建筑物目标像素，得到最终的预测结果。
所述无人机正射影像是训练深度学习模型的原始数据以及标注数据，用于训练深度模型的权重；
所述模型训练指的是采用经典的语义分割模型U-net、Seg-net、deeplab作为建筑物提取的基础模型，对这些模型，采用无人机正射影像重新训练；
所述数据增强对输入的数据进行旋转、翻折、缩放、亮度变化、加入随机白噪声、随机模糊处理，提升数据的数量以提升所训练的模型的泛化能力；
所述新的损失函数是采用目标检测算法中提出来的focal-loss与dice-loss的加权和的形式，提升模型对难分类样本以及正负样本不均衡情况下的分类能力；
所述测试时增强方法(TTA)是在对图片进行预测时，对图片进行水平、垂直、对角线翻折得到共四张图片，分别进行预测后，再变换回去，求均值后得到最终的测试结果，能够去除预测时的随机误差；
所述集成学习是训练多个深度学习模型，采用投票机制，克服单个模型的随机噪声的影响，提升建筑物提取的效果。
如图1所示：载有预训练深度学习模型的原始数据以及标注数据的无人机正射影像通过两种路径进入数据切割模块即语义分割：一路直接进入数据切割模块，另一路是通过数据增强后在进入切割模块，最后经过切割处理的数据分别进入U-net模型训练、Seg-net模型训练和Deeplab模型训练。
如图2所示：一种无人机正射影像建筑物自动提取方法的测试流程包括5个模块：无人机正射影像、测试时增强方法(TTA)、数据切割、模型预测、最后是集成输出输，无人机正射影像载有所述测试图片经过使用TTA使得测试增强，再依次经过数据切割和模型预测的处理，其中模型预测包括U-net模型预测、Seg-net模型预测和Deeplab模型预测三种方式，获得最终的集成预测结果。
以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均包含在本发明的保护范围之内。

Claims (7)

1.一种无人机正射影像建筑物自动提取方法，其特征在于，包括无人机正射影像数据、深度学习模型训练、数据增强、新的损失函数、测试时增强方法(TTA)、集成学习，其具体步骤如下：
步骤S1：对原始的无人机正射影像训练数据进行数据增强得到数量扩大后的无人机正射影像训练数据，将分辨率高的影像数据及其二值标注影像切割成512*512像素的图片，得到训练集与验证集，包括正射影像及其对应的建筑物目标的二值标注；
步骤S2：在keras中搭建U-net语义分割模型，采用下采样、上采样的方法建立输入图像至输出预测之间的映射关系，并将原本的交叉熵损失函数改进为新的损失函数，Loss＝a1lossfocal+a2lossdice，a1、a2为两项误差的权重，并利用keras中的fit_generator函数批量获取步骤S1所得到的数据输入模型进行训练，当验证集上的损失函数连续5个回合不再下降后，认为模型收敛，得到训练好的U-net建筑物提取模型；
步骤S3：在keras中搭建Seg-net语义分割模型，采用下采样、上采样的方法建立输入图像至输出预测之间的映射关系,相对于U-net，该模型深度更深，将原本的交叉熵损失函数改进为新的损失函数，Loss＝a1lossfocal+a2lossdice，a1、a2为两项误差的权重，然后利用keras中的fit_generator函数批量获取步骤S1所得到的数据输入模型进行训练，当验证集上的损失函数连续5个回合不再下降后，认为模型收敛，得到训练好的Seg-net建筑物提取模型；
步骤S4：在keras中搭建deeplab模型，利用空洞卷积的概念扩大网络的感受野的同时，不降低特征图的尺度，因而减小了目标提取的位置误差，并设计新的损失函数为focal_loss与dice_loss的加权和，Loss＝a1lossfocal+a2lossdice，a1、a2为两项误差的权重，然后利用keras中的fit_generator函数批量获取训练数据输入模型进行训练，当验证集上的损失函数连续5个回合不再下降后，认为模型收敛，得到训练好的deeplab建筑物提取模型；
步骤S5：对测试图片做测试增强，即对测试图片I1水平翻转、垂直翻转、对角线翻转后得到相对应的增强图片I2，I3，I4，用训练好的U-net建筑物提取模型对图片I1，I2，I3，I4，分别进行预测得到不同的预测结果P1-1，P2-1，P3-1，P4-1，转换到原图位置后求平均值得到U-net建筑物提取模型的最终预测结果Pu；
步骤S6：对测试图片做测试增强，即对测试图片I1水平翻转、垂直翻转、对角线翻转后得到相对应的增强图片I2，I3，I4，用训练好的Seg-net建筑物提取模型对图片I1，I2，I3，I4，分别进行预测得到不同的预测结果P1-2，P2-2，P3-2，P4-2，转换到原图位置后求平均值得到Seg-net建筑物提取模型的最终预测结果Ps；
步骤S7：对测试图片做测试增强，即对测试图片I1水平翻转、垂直翻转、对角线翻转后得到相对应的增强图片I2，I3，I4，用训练好的deeplab建筑物提取模型对图片I1，I2，I3，I4，分别进行预测得到不同的预测结果P1-3，P2-3，P3-3，P4-3，转换到原图位置后求平均值得到deeplab建筑物提取模型的最终预测结果Pd；
步骤S8：对三个模型得到的预测结果Pu，Ps，Pd进行投票，投票规则为三个模型中有超过两个模型预测为建筑物目标像素，那该像素属于建筑物目标像素，得到最终的预测结果。
2.根据权利要求1所述的一种无人机正射影像建筑物自动提取方法，其特征在于：所述无人机正射影像是训练深度学习模型的原始数据以及标注数据，用于训练深度模型的权重。
3.根据权利要求1所述的一种无人机正射影像建筑物自动提取方法，其特征在于：所述模型训练指的是采用经典的语义分割模型U-net、Seg-net、deeplab作为建筑物提取的基础模型，对这些模型，采用无人机正射影像重新训练。
4.根据权利要求1所述的一种无人机正射影像建筑物自动提取方法，其特征在于：所述数据增强对输入的数据进行旋转、翻折、缩放、亮度变化、加入随机白噪声、随机模糊处理，提升数据的数量以提升所训练的模型的泛化能力。
5.根据权利要求1所述的一种无人机正射影像建筑物自动提取方法，其特征在于：所述新的损失函数是采用目标检测算法中提出来的focal-loss与dice-loss的加权和的形式，提升模型对难分类样本以及正负样本不均衡情况下的分类能力。
6.根据权利要求1所述的一种无人机正射影像建筑物自动提取方法，其特征在于：所述测试时增强方法(TTA)是在对图片进行预测时，对图片进行水平、垂直、对角线翻折得到共四张图片，分别进行预测后，再变换回去，求均值后得到最终的测试结果，能够去除预测时的随机误差。
7.根据权利要求1所述的一种无人机正射影像建筑物自动提取方法，其特征在于：所述集成学习是训练多个深度学习模型，采用投票机制，克服单个模型的随机噪声的影响，提升建筑物提取的效果。
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