[发明专利]衬砌线识别方法、装置及可读存储介质

权利要求书

1.一种衬砌线识别方法，其特征在于，所述方法包括：

利用卷积神经网络对从雷达波图像中提取初选衬砌线；

根据预设规则将所述雷达波图像在纵向划分为多个像素段，每个像素段的长度为N个像素点；

获取每个像素段的所述N个像素点中的垂直梯度为极小值的像素点，所述垂直梯度为极小值的像素点为对应像素段的极小值点；

将所述雷达波图像的每列像素点中属于同一像素段的极小值点连接，获得多个候选衬砌线；

根据所述初选衬砌线以及多个候选衬砌线，确定终选衬砌线；

其中，所述根据所述初选衬砌线以及多个候选衬砌线，确定终选衬砌线，包括：

判断所述初选衬砌线中的每个像素点的同一列上方的M个像素点中，是否存在候选衬砌线对应的像素点；

若是，判断所述候选衬砌线对应的像素点是否大于或等于两个；

若所述候选衬砌线对应的像素点大于或等于两个，获得距所述初选衬砌线的距离最近的候选衬砌线对应的像素点，该像素点作为所述终选衬砌线在对应列的像素点。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述获取每个像素段的所述N个像素点中的垂直梯度为极小值的像素点之前，所述方法还包括：

计算所述雷达波图像中每个像素点的垂直梯度。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述卷积神经网络包括第一卷积神经网络以及第二卷积神经网络；

所述利用卷积神经网络对从雷达波图像中提取初选衬砌线，包括：

利用所述第一卷积神经网络对所述雷达波图像进行处理，获得目标衬砌区域，所述目标衬砌区域为从所述雷达波图像筛选出的条状区域；

利用所述第二卷积神经网络对所述目标衬砌区域进行处理，获得所述初选衬砌线，所述初选衬砌线为从所述目标衬砌区域筛选出的线状区域。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述利用所述第一卷积神经网络对所述雷达波图像进行处理，获得目标衬砌区域，包括：

对所述雷达波图像依次通过第一卷积层、池化层、多个残差块、第二卷积层进行处理获得第一处理结果；

对所述第一处理结果进行缩放，获得所述目标衬砌区域。

5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述利用所述第二卷积神经网络对所述目标衬砌区域进行处理，获得所述初选衬砌线，包括：

对所述目标衬砌区域依次通过第三卷积层、池化层、多个残差块、第四卷积层进行处理获得第二处理结果；

对所述第二处理结果进行缩放，获得所述初选衬砌线。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述判断所述候选衬砌线对应的像素点是否大于或等于两个之后，所述方法还包括：

若所述候选衬砌线对应的像素点为唯一值，获得所述唯一值，所述唯一值为所述终选衬砌线在对应列的像素点。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述判断所述初选衬砌线中的每个像素点的同一列上方的M个像素点中，是否存在候选衬砌线对应的像素点之后，所述方法还包括：

若不存在候选衬砌线对应的像素点，将所述初选衬砌线在对应列的像素点作为所述终选衬砌线在同一列上的像素点。