[发明专利]遥感图像场景规划方法、装置、电子设备和存储介质

权利要求书

1.一种遥感图像场景规划方法，其特征在于，包括：

对待规划场景的遥感图像进行目标分割，得到分割图像；

基于所述分割图像进行规划修改，得到修改后的分割图像；

将修改后的分割图像输入至规划效果生成模型，得到所述规划效果生成模型输出的场景效果图像；

所述规划效果生成模型是基于样本遥感图像和样本分割图像对条件生成对抗网络进行训练得到的。

2.根据权利要求1所述的遥感图像场景规划方法，其特征在于，所述对待规划场景的遥感图像进行目标分割，得到分割图像，包括：

将所述遥感图像输入至目标分割模型，得到所述分割图像；

所述目标分割模型是基于样本遥感图像对全卷积神经网络进行训练得到的。

3.根据权利要求2所述的遥感图像场景规划方法，其特征在于，所述目标分割模型包括主干网络、多深度卷积模块和自适应特征整合模块；

所述将所述遥感图像输入至目标分割模型，得到所述分割图像，包括：

将所述遥感图像输入至所述主干网络，得到浅层特征；

将所述浅层特征输入至所述多深度卷积模块，得到深层特征；

基于所述自适应特征整合模块，对所述浅层特征和深层特征进行融合，并基于融合结果得到所述分割图像。

4.根据权利要求3所述的遥感图像场景规划方法，其特征在于，所述多深度卷积模块包括多个多深度卷积分支和全局池化分支；各多深度卷积分支包括不同层数的卷积层，各卷积层的卷积核尺寸相同；所述全局池化分支包括全局平均池化层和卷积层。

5.根据权利要求1所述的遥感图像场景规划方法，其特征在于，所述规划效果生成模型是基于如下方法进行训练得到的：

基于所述样本分割图像对所述条件生成对抗网络中的生成器和判别器进行交替训练，将训练所得的生成器作为所述规划效果生成模型；

所述判别器的输入包括所述样本分割图像，以及所述样本分割图像对应的所述样本遥感图像或者样本效果图像，所述样本效果图像是将所述样本分割图像输入至所述生成器得到的。

6.根据权利要求1至5中任一项所述的遥感图像场景规划方法，其特征在于，所述基于所述分割图像进行规划修改，包括：

基于预先设定的所述待规划场景中的目标与所述分割图像中的色块之间的对应关系，对所述分割图像上的色块进行修改、添加或删除。

7.根据权利要求1至5中任一项所述的遥感图像场景规划方法，其特征在于，所述条件生成对抗网络中的生成器包括编码器，所述编码器为8次下采样的卷积网络。

8.一种遥感图像场景规划装置，其特征在于，包括：

分割模块，用于对待规划场景的遥感图像进行目标分割，得到分割图像；

规划模块，用于基于所述分割图像进行规划修改，得到修改后的分割图像；

生成模块，用于将修改后的分割图像输入至规划效果生成模型，得到所述规划效果生成模型输出的场景效果图像；

所述规划效果生成模型是基于样本遥感图像和样本分割图像对条件生成对抗网络进行训练得到的。

9.一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1至7任一项所述遥感图像场景规划方法的步骤。

10.一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至7任一项所述遥感图像场景规划方法的步骤。