[发明专利]一种山景资源智能识别方法及系统

说明书

本发明公开了一种山景资源智能识别方法及系统，所述方法包括如下步骤：拍摄山景图片，将拍摄的图片输入训练好的图片山景资源分割系统中，得到包含有效山峰信息的区域；将得到的包含有效山峰信息的区域输入曲线提取算法中，利用分水岭分割方法，得到山峰轮廓曲线；将得到的山峰轮廓曲线输入训练好的轮廓曲线分类系统，得到山峰分类结果。本发明通过对客观山景类型的系统梳理与总结提炼，识别类型全，得到涵盖信息全面的山景资源类型；识别准确度高，通过分割算法、提取算法和分类算法等三个模块的组合，提高了山景资源识别的准确度。

技术领域

本发明涉及人工智能图像识别领域，特别涉及一种山景资源智能识别方法及系统。

背景技术

中国自古以来便有结合自然山水进行聚落营建的优秀城乡规划传统，这是中华民族在数千年的城市规划建设实践中世代累积经验的结晶，蕴藏着极具中国智慧的规划原理和方法。中国城乡规划首先要寻找自然山水的秩序，人工建设是遵照呼应山水秩序而进行的。在寻找自然山水的秩序的过程中，山景资源作为一种特殊的资源禀赋，往往被赋予了特殊的含义。由此逐渐形成了“寻天造地设之巧，在人善于黠缀耳”的中国思维。这些传统营建智慧对我们当今的城乡规划设计极具借鉴意义。

但是，在实际规划设计实践中，由于技术人才匮乏，此类规划设计观念往往难以得到广泛推广。面对大量城市与乡村的规划设计需求，亟需研发一种科学智能的应用系统，辅助城乡规划设计，传承我们优秀的传统智慧。

当前还没有一种寻找与识别城乡山景资源的科学方法与应用系统。针对上述问题，目前尚未提出有效的解决方案。

发明内容

鉴于以上所述问题，本发明提供了一种山景资源智能识别方法及系统，用于智能识别山景资源类型。

具体的，根据本发明的第一个方面，提供了一种山景资源智能识别方法，包括如下步骤：

拍摄山景图片，将拍摄的图片输入训练好的图片山景资源分割系统中，得到包含有效山峰信息的区域；

将得到的包含有效山峰信息的区域输入曲线提取算法中，利用分水岭分割方法，得到山峰轮廓曲线；

将得到的山峰轮廓曲线输入训练好的轮廓曲线分类系统，得到山峰分类结果。

进一步地，所述训练好的图片山景资源分割系统的训练过程为：

收集包含山景信息图像资料，建立图片样本库；

在所述图片样本库中选择图片样本，输入图片分割算法深度学习模型中，利用Darknet-53特征提取网络，获得自动分割图片中的山景资源信息的模型参数；

根据所述模型参数得到训练好的图片山景资源分割系统。

进一步地，所述得到包含有效山峰信息的区域的过程为：

通过置信度来选择合适的边框对山目标进行标记，再通过非极大抑制选出置信度最高的边框；其中置信度表示如(1)式：

Confidence＝P(disease)×IOU (1)

P(disease)表示目标框内含有山的概率，IOU为真实方框和预测边框的交集与其并集的比值。

进一步地，所述边框的参数为：

其中，(cx,cy)是图片分割算法深度学习模型的特征层小网格的左上角坐标，(aw,ah)为预设的先验框映射到特征层中的宽和高，w和h为特征层的大小，(tx,ty,tw,th)为山目标的位置信息，(bx,by,bw,bh)为得到的方框坐标。

进一步地，所述曲线提取算法包括：