[发明专利]一种基于邻域关系的火星栅格地形地图生成方法

说明书

本发明公开了一种基于邻域关系的火星栅格地形地图生成方法，属于计算机图像处理技术领域。该火星栅格地形地图生成方法将收集的火星近地面图片输入地形分类网络中进行训练，当交叉熵损失函数收敛时，完成对地形分类网络的训练，以训练好的地形分类网络为基础，在火星近距离地面图片上划分栅格并逐窗口地预测地形类别，后续在上述栅格地形地图上进行结果的平滑，设计了基于邻域关系的多尺度融合与投票平滑算法，最终生成栅格地形地图。本发明的栅格地形地图生成方法仅依赖于能够提供火星近地面图片的传感器设备，方法简单，是基于导航相机、避障相机等设备实现地形理解的有效方法。

技术领域

本发明属于计算机图像处理技术领域，尤其涉及一种基于邻域关系的火星栅格地形地图生成方法。

背景技术

地形地图的生成是计算机视觉领域中的一个重要任务，被广泛运用在障碍避让、路径规划等诸多任务场景。尤其在当前的地外探测任务中，地面地形的识别是探险车实现环境语义理解、安全路径搜寻的基础。

区别于熟悉可见的地球地表环境，火星地外环境中地面数据存在着非结构化场景差异不明显、危险区域难界定、目标先验知识欠缺、地形纹理难区分等问题。现有的解决方案包括以下三种：（1）使用语义分割算法实现像素级别的地形识别；（2）由目标检测完成对典型目标的侦测后，组合判断地形种类；（3）直接通过分类模型给出粗略的结果。其中，语义分割方法需要专家级的地质知识、大量的高质量标注数据以及高性能的推理设备；而目标检测的方法则依赖于各个子目标识别效果；至于直接分类则往往只适用于单地形场景。

发明内容

针对现有技术的不足，本发明提供了一种基于邻域关系的火星栅格地形地图生成方法。

本发明的目的是通过以下技术方案来实现的：一种基于邻域关系的火星栅格地形地图生成方法，包括以下步骤：

（1）收集火星近地面图片，进行地形类别标注，并对火星近地面图片进行随机翻转、剪裁、伽马变换进行图像增强，获得火星近地面图片数据集；

（2）将步骤（1）获得的火星近地面图片数据集输入地形分类网络中进行训练，当交叉熵损失函数收敛时，完成对地形分类网络的训练；

（3）将火星近距离地面图片划分栅格，选取栅格中的第一个栅格，所述第一个栅格采用若干组0~3的系数向外进行多尺度的扩张，形成若干组候选区域，所述候选区域在邻域范围内，所述邻域是以第一个栅格为中心的5×5栅格区域，并将所述若干组候选区域依次输入训练好的地形分类网络中，分别得到地形预测的概率值；

（4）在第一个栅格的邻域区间中，计算各栅格候选区域与第一个栅格的第一个候选区域之间的重叠面积，生成相应的投票权重，再根据步骤（3）得到的地形预测的概率值，生成平滑的后概率值：

（5）采用步骤（4）的方法遍历第一个栅格的所有候选区域，生成平滑的后概率值，融合所有后概率值，得到第一个栅格的平滑概率值；

（6）将步骤（5）中生成的平滑概率值中最大概率值的地形类别作为标签，并进一步在第一个栅格中平滑掉特异性的结果，获得第一个栅格的地形地图；

（7）遍历栅格中的每一个栅格，采用与第一个栅格相同的系数向外进行多尺度的扩张，重复步骤（3）-（7），获得每一个栅格的地形地图。

与现有技术相比，本发明的有益效果是：本发明是基于邻域关系的栅格地形地图主要针对火星近地面图片进行地形识别，并在全局图像中构建稠密的栅格地图。由于，实际工程中因栅格大小不定、输入区域扰动等因素，独立的栅格预测会带来全局结果一致性差、平滑性欠缺等问题。本发明的栅格地图生成方法中引入多尺度预测加权融合、邻域关系投票平滑方法，从而提升火星栅格地形地图的整体表现，使得本发明的栅格地图生成方法仅依赖于能够提供火星近地面图片的传感器设备，方法简单，是基于导航相机、避障相机等设备实现地形理解的有效方法。

附图说明

图1为地形分类模型总体架构示意图；