[发明专利]待侦测物体阴影面积提取方法、装置、设备及介质

权利要求书

1.一种待侦测物体阴影面积提取方法，其特征在于，所述待侦测物体阴影面积提取方法包括：

接收遥感影像，获取所述遥感影像中待侦测物体的外拓图像；

对所述外拓图像进行预设语义分割处理，得到所述待侦测物体的目标初始阴影图像；

对所述目标初始阴影图像进行噪声去除处理，得到每个待侦测物体的待侦测物体阴影面积。

2.如权利要求1所述待侦测物体阴影面积提取方法，其特征在于，所述对所述外拓图像进行预设语义分割处理，得到所述待侦测物体的目标初始阴影图像的步骤，包括：

将所述外拓图像输入至预设语义分割网络模型中，以对所述外拓图像进行预设语义分割处理，以得到所述待侦测物体的目标初始阴影图像；

其中，所述预设语义分割网络模型是基于具有预设阴影标签的预设待侦测物体图像数据，通过对预设待训练基础模型进行训练后得到的预测阴影图像的模型。

3.如权利要求2所述待侦测物体阴影面积提取方法，其特征在于，所述将所述外拓图像输入至预设语义分割网络模型中，得到每个待侦测物体的目标初始阴影图像步骤之前，所述方法包括：

获取预设待侦测物体图像数据，基于所述预设待侦测物体图像数据对所述预设待训练基础模型进行迭代训练，以迭代训练更新所述预设待训练预测模型；

判断迭代训练更新后的所述预设待训练预测模型是否满足预设训练完成条件，若满足预设训练完成条件，得到所述预设语义分割网络模型。

4.如权利要求3所述待侦测物体阴影面积提取方法，其特征在于，所述获取预设待侦测物体图像数据，基于所述预设待侦测物体图像数据对所述预设待训练基础模型进行迭代训练，以迭代训练更新所述预设待训练预测模型的步骤包括：

获取预设待侦测物体图像数据，将所述预设待侦测物体图像数据输入至所述预设待训练基础模型中，得到预测概率图像数据，其中，所述预设待训练基础模型中包括跳层连接层；

获取所述预设待侦测物体图像数据的预设阴影标签数据，将所述预设阴影标签数据与所述预测概率图像数据进行比对，得到差异数据；

根据所述差异数据迭代训练更新所述预设待训练预测模型。

5.如权利要求1-4任一项所述待侦测物体阴影面积提取方法，其特征在于，所述接收遥感影像，获取所述遥感影像中待侦测物体的外拓图像的步骤，包括：

接收遥感影像，获取所述遥感影像中待侦测物体的外接矩形框图像，以获取所述外接矩形框图像的位置信息；

根据所述外接矩形框图像的位置信息，以所述外接矩形框图像为中心，从所述遥感影像中裁减得到包括所述外接矩形框图像的，且大小是预设倍数于所述外接矩形框图像的图像，将包括所述外接矩形框图像的，且大小是预设倍数于所述外接矩形框图像的图像设为所述外拓图像。

6.如权利要求5所述待侦测物体阴影面积提取方法，其特征在于，所述对所述目标初始阴影图像进行噪声去除处理，得到每个待侦测物体的待侦测物体阴影面积的步骤包括：

根据所述每个待侦测物体的外拓图像确定每个待侦测物体的外拓矩形框；

确定所述初始阴影图像中与所述外拓矩形框相交的相交图像，对所述相交图像进行去除处理，得到第一处理图像；

获取第一预设阴影面积阈值，从所述第一处理图像中提取面积大于所述一预设阴影面积阈值的图像，得到每个待侦测物体的待侦测物体阴影面积。

7.如权利要求6所述待侦测物体阴影面积提取方法，其特征在于，所述获取第一预设阴影面积阈值，从所述第一处理图像中提取面积大于所述一预设阴影面积阈值的图像，得到每个待侦测物体的待侦测物体阴影面积的步骤包括：

获取第一预设阴影面积阈值，从所述第一处理图像中提取面积大于所述第一预设阴影面积阈值的图像，得到第二处理图像；

获取第二预设阴影面积阈值，从所述第二处理图像中提取面积大于所述二预设阴影面积阈值的图像，得到第三处理图像，从所述第三处理图像中提取与所述外接框图像的外接框相交的图像，得到每个待侦测物体的待侦测物体阴影面积。