[发明专利]待侦测物体阴影面积提取方法、装置、设备及介质

说明书

本申请公开了一种待侦测物体阴影面积提取方法、装置、设备和介质，该方法包括：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。本申请解决现有技术中提取待侦测物体阴影面积效果不稳定的技术问题。

技术领域

本申请涉及金融科技(Fintech)的人工智能技术领域，尤其涉及一种待侦测物体阴影面积提取方法、装置、设备及介质。

背景技术

随着金融科技，尤其是互联网科技金融的不断发展，越来越多的技术应用在金融领域，但金融业也对技术提出了更高的要求，如对金融业对待侦测物体阴影面积的提取也有更高的要求。

即当今时代是原油的时代，实时了解各国原油储备数据，直接关系国家安全，目前原油储备估计或者预估通常是通过卫星对各国原油港口进行监控，以得到遥感影像，以计算港口中每个大型待侦测物体如大型油罐的容量，计算港口中每个大型油罐的容量的过程中，阴影面积提取是最重要的一环节，目前大型油罐阴影面积经常采用在RGB(三基色，红绿蓝，Red，Green，Blue)颜色空间中进行颜色阈值分割的方式提取，这样导致待侦测物体阴影提取效果不稳定。

发明内容

本申请的主要目的在于提供一种待侦测物体阴影面积提取方法、装置、设备和介质，旨在解决现有技术中目前待侦测物体阴影面积提取过程中，提取效果不稳定的技术问题。

为实现上述目的，本申请提供一种待侦测物体阴影面积提取方法，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。

可选地，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。

可选地，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。

可选地，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。

可选地，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：