CN115661664A - 一种边界遮挡检测及补偿方法、电子设备和存储介质 - Google Patents

一种边界遮挡检测及补偿方法、电子设备和存储介质 Download PDF

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CN115661664A CN202211569483.8A CN202211569483A CN115661664A CN 115661664 A CN115661664 A CN 115661664A CN 202211569483 A CN202211569483 A CN 202211569483A CN 115661664 A CN115661664 A CN 115661664A
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Abstract

本申请涉及一种边界遮挡检测及补偿方法、电子设备和存储介质，包括：根据云雾区域的数据和农田地块边界的数据确定边界相交得分，根据边界相交得分确定云雾区域与农田地块的交集得分；当交集得分大于第一预设阈值，确定云雾区域与农田地块存在区域相交，提取边界相交得分大于零的农田地块边界点坐标组成云雾区域农田地块边界集合；提取边界集合中每个云雾区域农田地块边界点的rgb坐标，根据rgb坐标确定色彩差异得分，根据差异得分确定云雾区域农田地块边界颜色成分得分；当边界颜色成分得分大于第二预设阈值，确定云雾区域遮挡农田地块边界；确定云雾区域遮挡农田地块边界的补偿结果，根据补偿结果补偿云雾区域遮挡农田地块边界。

Description

一种边界遮挡检测及补偿方法、电子设备和存储介质
技术领域
本申请涉及农田边界确定及补偿技术领域，特别是涉及一种边界遮挡检测及补偿方法、电子设备和存储介质。
背景技术
高分辨率遥感图像包含了丰富的农田信息，为农田边界的提取提供了重要的数据源，对农田保护具有重要意义。但农田地面特征类型复杂，农田边界会被云雾遮挡，导致现有边界确定方法提取精度比较低。
发明内容
基于上述问题，本申请提供一种边界遮挡检测及补偿方法、电子设备和存储介质。
第一方面，本申请实施例提供一种边界遮挡检测及补偿方法，包括：
训练得到农田地块边界检测模型和云雾区域检测模型；
根据农田地块边界检测模型确定待检测图像中的农田地块边界的数据集合，根据云雾区域检测模型确定待检测图像中的云雾区域的数据集合；
根据第一云雾区域的数据和第一农田地块边界的数据确定边界相交得分，根据边界相交得分确定云雾区域与农田地块的交集得分；
当云雾区域与农田地块的交集得分大于第一预设阈值时，确定云雾区域与农田地块存在区域相交，提取边界相交得分大于零的农田地块边界点坐标组成云雾区域农田地块边界集合；
提取云雾区域农田地块边界集合中每个云雾区域农田地块边界点的rgb坐标，根据rgb坐标确定色彩差异得分，根据色彩差异得分确定云雾区域农田地块边界颜色成分得分；
当云雾区域农田地块边界颜色成分得分大于第二预设阈值时，确定云雾区域遮挡农田地块边界；
确定云雾区域遮挡农田地块边界的补偿结果，根据补偿结果补偿云雾区域遮挡农田地块边界。
进一步地，上述一种边界遮挡检测及补偿方法中，训练得到农田地块边界检测模型，包括：
获取农田地块图像数据并检查农田地块图像数据；
标注农田地块图像数据中每一张图像的农田地块轮廓边沿得到农田标签数据；
预处理农田地块图像数据和农田标签数据生成农田地块图像数据和农田标签数据对；
通过基于U-net的训练模型训练所述农田地块图像数据和农田标签数据对得到农田地块边界检测模型。
进一步地，上述一种边界遮挡检测及补偿方法中，训练得到云雾区域检测模型，包括：
获取云雾图像数据；
标注云雾图像数据中的云雾区域得到标注后的云雾图像数据；
通过基于YOLO的训练模型训练所述标注后的云雾图像数据得到云雾区域检测模型。
进一步地，上述一种边界遮挡检测及补偿方法中，根据第一云雾区域的数据和第一农田地块边界的数据确定边界相交得分，根据所述边界相交得分确定云雾区域与农田地块的交集得分，包括：
根据第一云雾区域的数据
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE001
和第一农田地块边界的数据
Figure 153146DEST_PATH_IMAGE002
确定边界相交得分
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE003
是通过如下公式确定的：
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE005
根据边界相交得分
Figure 936294DEST_PATH_IMAGE003
确定云雾区域与农田地块的交集得分
Figure 367276DEST_PATH_IMAGE006
是通过如下公式确定的：
Figure 730124DEST_PATH_IMAGE008
其中，n为农田地块边界的数据集合的元素数。
进一步地，上述一种边界遮挡检测及补偿方法中，提取云雾区域农田地块边界集合中每个云雾区域农田地块边界点的rgb坐标，根据rgb坐标确定色彩差异得分，根据色彩差异得分确定云雾区域农田地块边界颜色成分得分，包括：
提取云雾区域农田地块边界集合中
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE009
每个云雾区域农田地块边界点
Figure 828530DEST_PATH_IMAGE010
的rgb坐标
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE011
；
根据rgb坐标确定色彩差异得分
Figure 251421DEST_PATH_IMAGE012
是通过如下公式确定的：
Figure 904119DEST_PATH_IMAGE014
根据色彩差异得分
Figure 805079DEST_PATH_IMAGE012
确定云雾区域农田地块边界颜色成分得分
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE015
是通过如下公式确定的：
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE017
其中，
Figure 820309DEST_PATH_IMAGE018
为农田地块边界点对应的序号，k为农田地块边界点序号的序号，云雾区域农田地块边界集合元素数为
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE019
。
进一步地，上述一种边界遮挡检测及补偿方法中，确定云雾区域遮挡农田地块边界的补偿结果，包括：
根据农田地块边界的数据集合确定农田地块的中心坐标
Figure 882943DEST_PATH_IMAGE020
；
确定云雾区域农田地块边界集合中的起点序号
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE021
和终点序号
Figure 819675DEST_PATH_IMAGE022
；
当云雾区域遮挡农田地块边界时，根据起点序号
Figure 258746DEST_PATH_IMAGE021
和终点序号
Figure 800586DEST_PATH_IMAGE022
确定云雾区域遮挡农田地块边界点集合
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE023
，其中，v为云雾区域遮挡农田地块边界点集合元素的序号，
Figure 830859DEST_PATH_IMAGE024
，集合元素数为
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE025
；提取农田地块边界点的两个集合
Figure 192570DEST_PATH_IMAGE026
与
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE027
，
其中，s,a分别为农田地块边界点的两个集合元素的序号，农田地块边界点的两个集合的元素数都为
Figure 237930DEST_PATH_IMAGE028
；
定义坐标
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE029
相对于中心点
Figure 634276DEST_PATH_IMAGE030
及第一起点
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE031
的映射坐标
Figure 101029DEST_PATH_IMAGE032
的转换公式如下：
Figure 950037DEST_PATH_IMAGE034
Figure 996490DEST_PATH_IMAGE036
根据转换公式得到云雾区域遮挡农田地块边界点集合
Figure 716184DEST_PATH_IMAGE023
、农田地块边界点的两个集合：
Figure 557101DEST_PATH_IMAGE026
、
Figure 158984DEST_PATH_IMAGE027
中每个元素相对于农田地块的中心坐标
Figure 743549DEST_PATH_IMAGE020
及第二起点
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE037
的映射坐标,分别组成三个新的集合
Figure 848908DEST_PATH_IMAGE038
、
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE039
、
Figure 391885DEST_PATH_IMAGE040
；
根据集合
Figure 746643DEST_PATH_IMAGE039
计算前端态势得分
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE041
，根据集合
Figure 603741DEST_PATH_IMAGE040
计算后端态势得分
Figure 94765DEST_PATH_IMAGE042
；
通过如下公式计算坐标
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE043
修正后的坐标
Figure 74222DEST_PATH_IMAGE044
：
Figure 385118DEST_PATH_IMAGE046
根据修正后的坐标
Figure 514748DEST_PATH_IMAGE044
计算得到对应的补偿农田地块边界点坐标
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE047
；
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE049
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE051
将农田地块边界点坐标
Figure 719333DEST_PATH_IMAGE047
组成补偿农田边界集合
Figure 276216DEST_PATH_IMAGE052
}；
农田地块边界集合
Figure 74408DEST_PATH_IMAGE052
}是云雾区域遮挡农田地块边界的补偿结果。
进一步地，上述一种边界遮挡检测及补偿方法中，第一判断阈值通过训练数据中云雾区域与农田地块存在区域相交图像的云雾区域与农田地块的交集得分进行加权平均得到的；第二判断阈值通过训练数据中云雾区域遮挡农田地块边界图像的云雾区域农田地块边界颜色成分得分进行加权平均得到。
进一步地，上述一种边界遮挡检测及补偿方法中，确定云雾区域农田地块边界集合中的起点序号
Figure 70046DEST_PATH_IMAGE021
和终点序号
Figure 270083DEST_PATH_IMAGE022
，包括：提取云雾区域农田地块边界集合中第一个小于第二判断阈值的色彩差异得分
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE053
对应的序号为起点序号
Figure 529026DEST_PATH_IMAGE021
，提取云雾区域农田地块边界集合中最后一个小于所述第二判断阈值的色彩差异得分
Figure 814514DEST_PATH_IMAGE054
对应的序号为终点序号
Figure 613843DEST_PATH_IMAGE022
；
根据集合
Figure 668386DEST_PATH_IMAGE039
计算前端态势得分
Figure 567072DEST_PATH_IMAGE041
是通过如下公式计算的：
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE055
根据集合
Figure 871015DEST_PATH_IMAGE040
计算后端态势得分
Figure 937016DEST_PATH_IMAGE042
是通过如下公式计算的：
Figure 111646DEST_PATH_IMAGE056
。
第二方面，本发明实施例还提供了一种电子设备，包括：处理器和存储器；
处理器通过调用存储器存储的程序或指令，用于执行如上所述任一项所述的一种边界遮挡检测及补偿方法。
第三方面，本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质存储程序或指令，程序或指令使计算机执行如上所述任一项所述的一种边界遮挡检测及补偿方法。
本申请实施例的优点在于：训练得到农田地块边界检测模型和云雾区域检测模型；根据农田地块边界检测模型确定待检测图像中的农田地块边界的数据集合，根据云雾区域检测模型确定待检测图像中的云雾区域的数据集合；根据第一云雾区域的数据和第一农田地块边界的数据确定边界相交得分，根据边界相交得分确定云雾区域与农田地块的交集得分；当云雾区域与农田地块的交集得分大于第一预设阈值时，确定云雾区域与农田地块存在区域相交，提取边界相交得分大于零的农田地块边界点坐标组成云雾区域农田地块边界集合；提取云雾区域农田地块边界集合中每个云雾区域农田地块边界点的rgb坐标，根据rgb坐标确定色彩差异得分，根据色彩差异得分确定云雾区域农田地块边界颜色成分得分；当云雾区域农田地块边界颜色成分得分大于第二预设阈值时，确定云雾区域遮挡农田地块边界；确定云雾区域遮挡农田地块边界的补偿结果，根据补偿结果补偿云雾区域遮挡农田地块边界。通过本申请提高了确定云雾区域遮挡农田地块边界的方法，并通过确定云雾区域遮挡农田地块边界的补偿结果，根据补偿结果补偿云雾区域遮挡农田地块边界，提高了农田地块边界提取的精度。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例或传统技术中的技术方案，下面将对实施例或传统技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本申请实施例提供的一种边界遮挡检测及补偿方法示意图一；
图2为本申请实施例提供的一种边界遮挡检测及补偿方法示意图二；
图3为本申请实施例提供的一种边界遮挡检测及补偿方法示意图三；
图4是本公开实施例提供的一种电子设备的示意性框图。
具体实施方式
为使本申请的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图对本申请的具体实施方式做详细的说明。在下面的描述中阐述了很多具体细节以便于充分理解本申请。但是本申请能够以很多不同于在此描述的其它方式来实施，本领域技术人员可以在不违背本申请内涵时做类似改进，因此本申请不受下面公开的具体实施的限制。
除非另有定义，本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本申请的技术领域的技术人员通常理解的含义相同。本文中在本申请的说明书中所使用的术语只是为了描述具体的实施例的目的，不是旨在于限制本申请。本文所使用的术语“及／或”包括一个或多个相关的所列项目的任意的和所有的组合。
图1为本申请实施例提供的一种边界遮挡检测及补偿方法示意图一。
第一方面，本申请实施例提供一种边界遮挡检测及补偿方法，结合图1，包括S101至S107七个步骤：
S101：训练得到农田地块边界检测模型和云雾区域检测模型。
具体的，本申请实施例中，训练得到农田地块边界检测模型和云雾区域检测模型的步骤下文详细介绍。
S102：根据农田地块边界检测模型确定待检测图像中的农田地块边界的数据集合，根据云雾区域检测模型确定待检测图像中的云雾区域的数据集合。
具体的，本申请实施例中，根据训练好的农田地块边界检测模型对待检测图像中的农田地块进行确定，得到农田地块边界的数据集合
Figure DEST_PATH_IMAGE057
，其中
Figure 977971DEST_PATH_IMAGE002
为农田边界点的坐标，i为农田边界点的序号，根据训练好的云雾区域检测模型对待检测图像中的云雾区域进行确定得到云雾区域的数据集合
Figure 972472DEST_PATH_IMAGE058
，其中
Figure DEST_PATH_IMAGE059
为云雾区域方框左顶点坐标，
Figure 644761DEST_PATH_IMAGE060
为云雾区域方框的宽，
Figure DEST_PATH_IMAGE061
为云雾区域方框的高，j为云雾区域的序号。
S103：根据第一云雾区域的数据和第一农田地块边界的数据确定边界相交得分，根据边界相交得分确定云雾区域与农田地块的交集得分。
具体的，本申请实施例中，第一云雾区域是云雾区域的数据集合中任意一块云雾区域，第一农田地块边界是农田地块边界的数据集合中任意一块农田地块边界，根据第一云雾区域的数据
Figure 939476DEST_PATH_IMAGE001
和第一农田地块边界的数据
Figure 445544DEST_PATH_IMAGE002
确定边界相交得分
Figure 927341DEST_PATH_IMAGE003
，根据边界相交得分
Figure 606584DEST_PATH_IMAGE003
确定云雾区域与农田地块的交集得分
Figure 490226DEST_PATH_IMAGE006
的步骤下文详细介绍。
S104：当云雾区域与农田地块的交集得分大于第一预设阈值时，确定云雾区域与农田地块存在区域相交，提取边界相交得分大于零的农田地块边界点坐标组成云雾区域农田地块边界集合。
具体的，本申请实施例中，第一预设阈值是通过训练数据中云雾区域与农田地块边界存在区域相交图像的云雾区域与农田地块的交集得分进行加权平均得到，提取边界相交得分
Figure 963933DEST_PATH_IMAGE062
的边界点坐标
Figure 136288DEST_PATH_IMAGE002
组成云雾区域农田边界集合
Figure 353643DEST_PATH_IMAGE009
，其中
Figure 357371DEST_PATH_IMAGE018
为农田地块边界点对应的序号，k为农田地块边界点序号的序号，集合元素数为
Figure 1979DEST_PATH_IMAGE019
。
S105：提取云雾区域农田地块边界集合中每个云雾区域农田地块边界点的rgb坐标，根据rgb坐标确定色彩差异得分，根据色彩差异得分确定云雾区域农田地块边界颜色成分得分。
具体的，本申请实施例中，提取云雾区域农田地块边界集合中
Figure 661631DEST_PATH_IMAGE009
每个云雾区域农田地块边界点
Figure 417097DEST_PATH_IMAGE010
的rgb坐标
Figure 275332DEST_PATH_IMAGE011
；
根据rgb坐标
Figure 90841DEST_PATH_IMAGE011
确定色彩差异得分
Figure 34526DEST_PATH_IMAGE012
，根据色彩差异得分
Figure 796946DEST_PATH_IMAGE012
确定云雾区域农田地块边界颜色成分得分
Figure 509687DEST_PATH_IMAGE015
的步骤下文详细介绍。
S106：当云雾区域农田地块边界颜色成分得分大于第二预设阈值时，确定云雾区域遮挡农田地块边界。
具体的，本申请实施例中，第二预设阈值是通过训练数据中云雾区域遮挡农田地块边界图像的云雾区域农田地块边界颜色成分得分进行加权平均得到的，当云雾区域农田地块边界颜色成分得分
Figure 761677DEST_PATH_IMAGE015
大于第二预设阈值时，确定云雾区域遮挡农田地块边界。
S107：确定云雾区域遮挡农田地块边界的补偿结果，根据补偿结果补偿云雾区域遮挡农田地块边界。
具体的，本申请实施例中，确定云雾区域遮挡农田地块边界后，进一步确定云雾区域遮挡农田地块边界的补偿结果，根据补偿结果补偿云雾区域遮挡农田地块边界，具体确定和补偿步骤下文详细介绍。
图2为本申请实施例提供的一种边界遮挡检测及补偿方法示意图二。
进一步地，上述一种边界遮挡检测及补偿方法中，训练得到农田地块边界检测模型，结合图2，包括S201至S204四个步骤：
S201：获取农田地块图像数据并检查农田地块图像数据。
S202：标注农田地块图像数据中每一张图像的农田地块轮廓边沿得到农田标签数据。
S203：预处理农田地块图像数据和农田标签数据生成农田地块图像数据和农田标签数据对。
S204：通过基于U-net的训练模型训练所述农田地块图像数据和农田标签数据对得到农田地块边界检测模型。
具体的，上述训练得到农田地块边界检测模型中S201步骤中的检查包括检查获取的农田地块图像数据有无错漏或数据格式错误，S203步骤中的预处理农田地块图像数据和农田标签数据包括对数据格式与尺寸进行预处理。
图3为本申请实施例提供的一种边界遮挡检测及补偿方法示意图三。
进一步地，上述一种边界遮挡检测及补偿方法中，训练得到云雾区域检测模型，包括S301至S303三个步骤：
S301：获取云雾图像数据。
S302：标注云雾图像数据中的云雾区域得到标注后的云雾图像数据。
S303：通过基于YOLO的训练模型训练所述标注后的云雾图像数据得到云雾区域检测模型。
进一步地，上述一种边界遮挡检测及补偿方法中，根据第一云雾区域的数据和第一农田地块边界的数据确定边界相交得分，根据所述边界相交得分确定云雾区域与农田地块的交集得分，包括：
根据第一云雾区域的数据
Figure 927079DEST_PATH_IMAGE001
和第一农田地块边界的数据
Figure 24348DEST_PATH_IMAGE002
确定边界相交得分
Figure 60437DEST_PATH_IMAGE003
是通过如下公式确定的：
Figure 217749DEST_PATH_IMAGE005
根据边界相交得分
Figure 136026DEST_PATH_IMAGE003
确定云雾区域与农田地块的交集得分
Figure 36986DEST_PATH_IMAGE006
是通过如下公式确定的：
Figure 927582DEST_PATH_IMAGE008
其中，n为农田地块边界的数据集合的元素数。
进一步地，上述一种边界遮挡检测及补偿方法中，提取云雾区域农田地块边界集合中每个云雾区域农田地块边界点的rgb坐标，根据rgb坐标确定色彩差异得分，根据色彩差异得分确定云雾区域农田地块边界颜色成分得分，包括：
提取云雾区域农田地块边界集合中
Figure 255795DEST_PATH_IMAGE009
每个云雾区域农田地块边界点
Figure 395789DEST_PATH_IMAGE010
的rgb坐标
Figure 100440DEST_PATH_IMAGE011
；
根据rgb坐标确定色彩差异得分
Figure 642280DEST_PATH_IMAGE012
是通过如下公式确定的：
Figure 344657DEST_PATH_IMAGE014
根据色彩差异得分
Figure 971947DEST_PATH_IMAGE012
确定云雾区域农田地块边界颜色成分得分
Figure 480289DEST_PATH_IMAGE015
是通过如下公式确定的：
Figure 882494DEST_PATH_IMAGE017
其中，
Figure 552510DEST_PATH_IMAGE018
为农田地块边界点对应的序号，k为农田地块边界点序号的序号，云雾区域农田地块边界集合元素数为
Figure 870359DEST_PATH_IMAGE019
。
进一步地，上述一种边界遮挡检测及补偿方法中，确定云雾区域遮挡农田地块边界的补偿结果，包括：
根据农田地块边界的数据集合确定农田地块的中心坐标
Figure 916812DEST_PATH_IMAGE020
；
Figure 167665DEST_PATH_IMAGE064
Figure 274161DEST_PATH_IMAGE066
n为集合
Figure 876044DEST_PATH_IMAGE057
的元素数；
确定云雾区域农田地块边界集合中的起点序号
Figure 663872DEST_PATH_IMAGE021
和终点序号
Figure 34810DEST_PATH_IMAGE022
；
当云雾区域遮挡农田地块边界时，根据起点序号
Figure 312208DEST_PATH_IMAGE021
和终点序号
Figure 401386DEST_PATH_IMAGE022
确定云雾区域遮挡农田地块边界点集合
Figure 524063DEST_PATH_IMAGE023
，其中，v为云雾区域遮挡农田地块边界点集合元素的序号，
Figure 952770DEST_PATH_IMAGE024
，集合元素数为
Figure 401069DEST_PATH_IMAGE025
；提取农田地块边界点的两个集合
Figure 977544DEST_PATH_IMAGE026
与
Figure 638333DEST_PATH_IMAGE027
，
其中，s,a分别为农田地块边界点的两个集合元素的序号，农田地块边界点的两个集合的元素数都为
Figure 983863DEST_PATH_IMAGE028
；
定义坐标
Figure 603063DEST_PATH_IMAGE029
相对于中心点
Figure 401255DEST_PATH_IMAGE030
及第一起点
Figure 334576DEST_PATH_IMAGE031
的映射坐标
Figure 534613DEST_PATH_IMAGE032
的转换公式如下：
Figure 59136DEST_PATH_IMAGE034
Figure 610203DEST_PATH_IMAGE036
根据转换公式得到云雾区域遮挡农田地块边界点集合
Figure 878373DEST_PATH_IMAGE023
、农田地块边界点的两个集合：
Figure 136179DEST_PATH_IMAGE026
、
Figure 97182DEST_PATH_IMAGE027
中每个元素相对于农田地块的中心坐标
Figure 135545DEST_PATH_IMAGE020
及第二起点
Figure 941827DEST_PATH_IMAGE037
的映射坐标,分别组成三个新的集合
Figure 116456DEST_PATH_IMAGE038
、
Figure 186043DEST_PATH_IMAGE039
、
Figure 446123DEST_PATH_IMAGE040
；
根据集合
Figure 321676DEST_PATH_IMAGE039
计算前端态势得分
Figure 350811DEST_PATH_IMAGE041
，根据集合
Figure 856879DEST_PATH_IMAGE040
计算后端态势得分
Figure 338676DEST_PATH_IMAGE042
；
通过如下公式计算坐标
Figure 17919DEST_PATH_IMAGE043
修正后的坐标
Figure 901561DEST_PATH_IMAGE044
：
Figure 375268DEST_PATH_IMAGE046
根据修正后的坐标
Figure 547623DEST_PATH_IMAGE044
计算得到对应的补偿农田地块边界点坐标
Figure 499399DEST_PATH_IMAGE047
；
Figure 520705DEST_PATH_IMAGE049
Figure 430892DEST_PATH_IMAGE051
将农田地块边界点坐标
Figure 887281DEST_PATH_IMAGE047
组成补偿农田边界集合
Figure 846010DEST_PATH_IMAGE052
}；
农田地块边界集合
Figure 438666DEST_PATH_IMAGE052
}是云雾区域遮挡农田地块边界的补偿结果。
进一步地，上述一种边界遮挡检测及补偿方法中，第一判断阈值通过训练数据中云雾区域与农田地块存在区域相交图像的云雾区域与农田地块的交集得分进行加权平均得到的；第二判断阈值通过训练数据中云雾区域遮挡农田地块边界图像的云雾区域农田地块边界颜色成分得分进行加权平均得到。
进一步地，上述一种边界遮挡检测及补偿方法中，确定云雾区域农田地块边界集合中的起点序号
Figure 254175DEST_PATH_IMAGE021
和终点序号
Figure 463439DEST_PATH_IMAGE022
，包括：提取云雾区域农田地块边界集合中第一个小于第二判断阈值的色彩差异得分
Figure 22597DEST_PATH_IMAGE053
对应的序号为起点序号
Figure 735338DEST_PATH_IMAGE021
，提取云雾区域农田地块边界集合中最后一个小于所述第二判断阈值的色彩差异得分
Figure 659431DEST_PATH_IMAGE054
对应的序号为终点序号
Figure 90413DEST_PATH_IMAGE022
；
根据集合
Figure 453261DEST_PATH_IMAGE039
计算前端态势得分
Figure 286088DEST_PATH_IMAGE041
是通过如下公式计算的：
Figure 177820DEST_PATH_IMAGE055
根据集合
Figure 96098DEST_PATH_IMAGE040
计算后端态势得分
Figure 200320DEST_PATH_IMAGE042
是通过如下公式计算的：
Figure 622074DEST_PATH_IMAGE056
。
第二方面，本发明实施例还提供了一种电子设备，包括：处理器和存储器；
处理器通过调用存储器存储的程序或指令，用于执行如上所述任一项所述的一种边界遮挡检测及补偿方法。
第三方面，本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质存储程序或指令，程序或指令使计算机执行如上所述任一项所述的一种边界遮挡检测及补偿方法。
图4是本公开实施例提供的一种电子设备的示意性框图。
如图4所示，电子设备包括：至少一个处理器401、至少一个存储器404和至少一个通信接口403。电子设备中的各个组件通过总线系统404耦合在一起。通信接口403，用于与外部设备之间的信息传输。可理解，总线系统404用于实现这些组件之间的连接通信。总线系统404除包括数据总线之外，还包括电源总线、控制总线和状态信号总线。但为了清楚说明起见，在图4中将各种总线都标为总线系统404。
可以理解，本实施例中的存储器402可以是易失性存储器或非易失性存储器，或可包括易失性和非易失性存储器两者。
在一些实施方式中，存储器402存储了如下的元素，可执行单元或者数据结构，或者他们的子集，或者他们的扩展集：操作系统和应用程序。
其中，操作系统，包含各种系统程序，例如框架层、核心库层、驱动层等，用于实现各种基础业务以及处理基于硬件的任务。应用程序，包含各种应用程序，例如媒体播放器（Media Player）、浏览器（Browser）等，用于实现各种应用业务。实现本申请实施例提供的一种边界遮挡检测及补偿方法中任一方法的程序可以包含在应用程序中。
在本申请实施例中，处理器401通过调用存储器402存储的程序或指令，具体的，可以是应用程序中存储的程序或指令，处理器401用于执行本申请实施例提供的一种边界遮挡检测及补偿方法各实施例的步骤。
训练得到农田地块边界检测模型和云雾区域检测模型；
根据农田地块边界检测模型确定待检测图像中的农田地块边界的数据集合，根据云雾区域检测模型确定待检测图像中的云雾区域的数据集合；
根据第一云雾区域的数据和第一农田地块边界的数据确定边界相交得分，根据边界相交得分确定云雾区域与农田地块的交集得分；
当云雾区域与农田地块的交集得分大于第一预设阈值时，确定云雾区域与农田地块存在区域相交，提取边界相交得分大于零的农田地块边界点坐标组成云雾区域农田地块边界集合；
提取云雾区域农田地块边界集合中每个云雾区域农田地块边界点的rgb坐标，根据rgb坐标确定色彩差异得分，根据色彩差异得分确定云雾区域农田地块边界颜色成分得分；
当云雾区域农田地块边界颜色成分得分大于第二预设阈值时，确定云雾区域遮挡农田地块边界；
确定云雾区域遮挡农田地块边界的补偿结果，根据补偿结果补偿云雾区域遮挡农田地块边界。
本申请实施例提供的一种边界遮挡检测及补偿方法中任一方法可以应用于处理器401中，或者由处理器401实现。处理器401可以是一种集成电路芯片，具有信号能力。在实现过程中，上述方法的各步骤可以通过处理器401中的硬件的集成逻辑电路或者软件形式的指令完成。上述器401可以是通用处理器、数字信号处理器（Digital Signal Processor，DSP）、专用集成电路（Application Specific Integrated Circuit，ASIC）、现成可编程门阵列（Field Programmable Gate Array，FPGA）或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规器等。
本申请实施例提供的一种边界遮挡检测及补偿方法中任一方法的步骤可以直接体现为硬件译码处理器执行完成，或者用译码处理器中的硬件及软件单元组合执行完成。软件单元可以位于随机存储器，闪存、只读存储器，可编程只读存储器或者电可擦写可编程存储器、寄存器等本领域成熟的存储介质中。该存储介质位于存储器402，处理器401读取存储器402中的信息，结合其硬件完成一种边界遮挡检测及补偿方法的步骤。
本领域的技术人员能够理解，尽管在此所述的一些实施例包括其它实施例中所包括的某些特征而不是其它特征，但是不同实施例的特征的组合意味着处于本申请的范围之内并且形成不同的实施例。
本领域的技术人员能够理解，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述的部分，可以参见其他实施例的相关描述。
以上，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到各种等效的修改或替换，这些修改或替换都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应以权利要求的保护范围为准。

Claims (10)

1.一种边界遮挡检测及补偿方法，其特征在于，包括：
训练得到农田地块边界检测模型和云雾区域检测模型；
根据所述农田地块边界检测模型确定待检测图像中的农田地块边界的数据集合，根据所述云雾区域检测模型确定待检测图像中的云雾区域的数据集合；
根据第一云雾区域的数据和第一农田地块边界的数据确定边界相交得分，根据所述边界相交得分确定云雾区域与农田地块的交集得分；
当所述云雾区域与农田地块的交集得分大于第一预设阈值时，确定云雾区域与农田地块存在区域相交，提取所述边界相交得分大于零的农田地块边界点坐标组成云雾区域农田地块边界集合；
提取所述云雾区域农田地块边界集合中每个云雾区域农田地块边界点的rgb坐标，根据所述rgb坐标确定色彩差异得分，根据所述色彩差异得分确定云雾区域农田地块边界颜色成分得分；
当所述云雾区域农田地块边界颜色成分得分大于第二预设阈值时，确定云雾区域遮挡农田地块边界；
确定云雾区域遮挡农田地块边界的补偿结果，根据所述补偿结果补偿云雾区域遮挡农田地块边界。
2.根据权利要求1所述的一种边界遮挡检测及补偿方法，其特征在于，所述训练得到农田地块边界检测模型，包括：
获取农田地块图像数据并检查所述农田地块图像数据；
标注所述农田地块图像数据中每一张图像的农田地块轮廓边沿得到农田标签数据；
预处理所述农田地块图像数据和所述农田标签数据生成农田地块图像数据和农田标签数据对；
通过基于U-net的训练模型训练所述农田地块图像数据和农田标签数据对得到农田地块边界检测模型。
3.根据权利要求1所述的一种边界遮挡检测及补偿方法，其特征在于，所述训练得到云雾区域检测模型，包括：
获取云雾图像数据；
标注所述云雾图像数据中的云雾区域得到标注后的云雾图像数据；
通过基于YOLO的训练模型训练所述标注后的云雾图像数据得到云雾区域检测模型。
4.根据权利要求1所述的一种边界遮挡检测及补偿方法，其特征在于，根据第一云雾区域的数据和第一农田地块边界的数据确定边界相交得分，根据所述边界相交得分确定云雾区域与农田地块的交集得分，包括：
根据第一云雾区域的数据
Figure DEST_PATH_IMAGE001
和第一农田地块边界的数据
Figure 170101DEST_PATH_IMAGE002
确定边界相交得分
Figure DEST_PATH_IMAGE003
是通过如下公式确定的：
Figure DEST_PATH_IMAGE005
根据所述边界相交得分
Figure 14429DEST_PATH_IMAGE003
确定云雾区域与农田地块的交集得分
Figure 855346DEST_PATH_IMAGE006
是通过如下公式确定的：
Figure 457228DEST_PATH_IMAGE008
其中，n为农田地块边界的数据集合的元素数。
5.根据权利要求1所述的一种边界遮挡检测及补偿方法，其特征在于，提取所述云雾区域农田地块边界集合中每个云雾区域农田地块边界点的rgb坐标，根据所述rgb坐标确定色彩差异得分，根据所述色彩差异得分确定云雾区域农田地块边界颜色成分得分，包括：
提取所述云雾区域农田地块边界集合中
Figure DEST_PATH_IMAGE009
每个云雾区域农田地块边界点
Figure 776214DEST_PATH_IMAGE010
的rgb坐标
Figure DEST_PATH_IMAGE011
；
根据所述rgb坐标确定色彩差异得分
Figure 678311DEST_PATH_IMAGE012
是通过如下公式确定的：
Figure 955709DEST_PATH_IMAGE014
根据所述色彩差异得分
Figure 779308DEST_PATH_IMAGE012
确定云雾区域农田地块边界颜色成分得分
Figure DEST_PATH_IMAGE015
是通过如下公式确定的：
Figure DEST_PATH_IMAGE017
其中，
Figure 433144DEST_PATH_IMAGE018
为农田地块边界点对应的序号，k为农田地块边界点序号的序号，所述云雾区域农田地块边界集合元素数为
Figure DEST_PATH_IMAGE019
。
6.根据权利要求1所述的一种边界遮挡检测及补偿方法，其特征在于，所述确定云雾区域遮挡农田地块边界的补偿结果，包括：
根据所述农田地块边界的数据集合确定农田地块的中心坐标
Figure 455326DEST_PATH_IMAGE020
；
确定所述云雾区域农田地块边界集合中的起点序号
Figure DEST_PATH_IMAGE021
和终点序号
Figure 169204DEST_PATH_IMAGE022
；
当云雾区域遮挡农田地块边界时，根据所述起点序号
Figure 948942DEST_PATH_IMAGE021
和所述终点序号
Figure 875309DEST_PATH_IMAGE022
确定云雾区域遮挡农田地块边界点集合
Figure DEST_PATH_IMAGE023
，其中，v为云雾区域遮挡农田地块边界点集合元素的序号，
Figure 751998DEST_PATH_IMAGE024
，集合元素数为
Figure DEST_PATH_IMAGE025
；提取农田地块边界点的两个集合
Figure 105619DEST_PATH_IMAGE026
与
Figure DEST_PATH_IMAGE027
，
其中，s,a分别为农田地块边界点的两个集合元素的序号，农田地块边界点的两个集合的元素数都为
Figure 700549DEST_PATH_IMAGE028
；
定义坐标
Figure DEST_PATH_IMAGE029
相对于中心点
Figure 713765DEST_PATH_IMAGE030
及第一起点
Figure DEST_PATH_IMAGE031
的映射坐标
Figure 648223DEST_PATH_IMAGE032
的转换公式如下：
Figure 703903DEST_PATH_IMAGE034
Figure 723812DEST_PATH_IMAGE036
根据转换公式得到云雾区域遮挡农田地块边界点集合
Figure 257561DEST_PATH_IMAGE023
、农田地块边界点的两个集合：
Figure 312105DEST_PATH_IMAGE026
、
Figure 210791DEST_PATH_IMAGE027
中每个元素相对于农田地块的中心坐标
Figure 983575DEST_PATH_IMAGE020
及第二起点
Figure DEST_PATH_IMAGE037
的映射坐标,分别组成三个新的集合
Figure 852174DEST_PATH_IMAGE038
、
Figure DEST_PATH_IMAGE039
、
Figure 292382DEST_PATH_IMAGE040
；
根据集合
Figure 424286DEST_PATH_IMAGE039
计算前端态势得分
Figure DEST_PATH_IMAGE041
，根据集合
Figure 153208DEST_PATH_IMAGE040
计算后端态势得分
Figure 28760DEST_PATH_IMAGE042
；
通过如下公式计算坐标
Figure DEST_PATH_IMAGE043
修正后的坐标
Figure 854634DEST_PATH_IMAGE044
：
Figure 891860DEST_PATH_IMAGE046
根据修正后的坐标
Figure 639236DEST_PATH_IMAGE044
计算得到对应的补偿农田地块边界点坐标
Figure DEST_PATH_IMAGE047
；
Figure DEST_PATH_IMAGE049
Figure DEST_PATH_IMAGE051
将所述农田地块边界点坐标
Figure 115217DEST_PATH_IMAGE047
组成补偿农田边界集合
Figure 998859DEST_PATH_IMAGE052
}；
所述农田地块边界集合
Figure 410249DEST_PATH_IMAGE052
}是云雾区域遮挡农田地块边界的补偿结果。
7.根据权利要求1所述的一种边界遮挡检测及补偿方法，其特征在于，所述第一判断阈值通过训练数据中云雾区域与农田地块存在区域相交图像的云雾区域与农田地块的交集得分进行加权平均得到的；所述第二判断阈值通过训练数据中云雾区域遮挡农田地块边界图像的云雾区域农田地块边界颜色成分得分进行加权平均得到。
8.根据权利要求6所述的一种边界遮挡检测及补偿方法，其特征在于，所述确定所述云雾区域农田地块边界集合中的起点序号
Figure 379342DEST_PATH_IMAGE021
和终点序号
Figure 862276DEST_PATH_IMAGE022
，包括：提取所述云雾区域农田地块边界集合中第一个小于所述第二判断阈值的色彩差异得分
Figure DEST_PATH_IMAGE053
对应的序号为起点序号
Figure 334845DEST_PATH_IMAGE021
，提取所述云雾区域农田地块边界集合中最后一个小于所述第二判断阈值的色彩差异得分
Figure 979453DEST_PATH_IMAGE054
对应的序号为终点序号
Figure 435843DEST_PATH_IMAGE022
；
所述根据集合
Figure 456888DEST_PATH_IMAGE039
计算前端态势得分
Figure 315123DEST_PATH_IMAGE041
是通过如下公式计算的：
Figure DEST_PATH_IMAGE055
所述根据集合
Figure 865053DEST_PATH_IMAGE040
计算后端态势得分
Figure 543159DEST_PATH_IMAGE042
是通过如下公式计算的：
Figure 108176DEST_PATH_IMAGE056
。
9.一种电子设备，其特征在于，包括：处理器和存储器；
所述处理器通过调用所述存储器存储的程序或指令，用于执行如权利要求1至8任一项所述一种边界遮挡检测及补偿方法。
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存储程序或指令，所述程序或指令使计算机执行如权利要求1至8任一项所述一种边界遮挡检测及补偿方法。
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