[发明专利]一种海图专题信息的提取处理方法、装置及系统

权利要求书

1.一种海图专题信息的提取处理方法，其特征在于，所述提取处理方法包括：

获取待处理海图，并根据预设的图像预处理方法对所述待处理海图进行预处理，获取特征数据集；

根据所述特征数据集、预设的海图信息提取识别模型以及预设的结果需求，识别并确定识别结果；

根据预设的栅格信息修正方法，对所述识别结果进行修正以获取海图提取结果；

其中，根据所述特征数据集、预设的海图信息提取识别模型以及预设的结果需求，识别并确定识别结果，具体包括：将所述特征数据集输入预设的海图信息提取识别模型中，获取第一识别结果文件以及第二识别结果文件；根据预设的结果需求、所述第一识别结果文件以及所述第二识别结果文件，获取识别结果；其中，第一识别结果文件是两种类别已经识别并分开的结果，所述两种类别为潮间带类别和非潮间带类别；第二识别结果文件是得到与特征数据集大小一样的一幅概率值文件，每一个栅格值代表是否为潮间带的概率；

其中，根据预设的结果需求、所述第一识别结果文件以及所述第二识别结果文件，获取识别结果，具体包括：将所述第一识别结果文件作为第一识别结果；根据预设的划分界限，将所述第二识别结果文件划分为潮间带类别和非潮间带类别，并将划分后的内容作为第二识别结果；根据预设的区间阈值，对所述第二识别结果文件进行阈值划分，并将划分后的内容作为第三识别结果；

其中，预设的结果需求为对分类精度的要求，从第一识别结果、第二识别结果以及第三识别结果中选取一个作为识别结果。

2.根据权利要求1所述的海图专题信息的提取处理方法，其特征在于，根据预设的栅格信息修正方法，对所述识别结果进行修正以获取海图提取结果，具体包括：

以预设的单元划分尺寸，对所述识别结果进行栅格划分，获得多个栅格单元；

根据预设的权重赋值方法，对中心栅格和非中心栅格分别进行权重赋值以获取中心栅格权重以及非中心栅格权重；所述栅格单元包括中心栅格和非中心栅格；

根据中心栅格的类别、非中心栅格的类别、中心栅格权重以及非中心栅格权重，对潮间带类别和非潮间带类别分别进行加权比重计算，获取潮间带类别比重以及非潮间带类别比重；

根据所述潮间带类别比重以及所述非潮间带类别比重，确定所述中心栅格的修正类型；

根据各个中心栅格的修正类型输出海图提取结果。

3.根据权利要求2所述的海图专题信息的提取处理方法，其特征在于，根据预设的图像预处理方法对所述待处理海图进行预处理，获取特征数据集，具体包括：

获取所述待处理海图的各个图层中每一个像元的灰度值，并将所述灰度值作为所述待处理海图的特征数据集。

4.根据权利要求3所述的海图专题信息的提取处理方法，其特征在于，在获取待处理海图，并根据预设的图像预处理方法对所述待处理海图进行预处理，获取特征数据集之前，所述提取处理方法还包括：

获取用于训练的训练海图以及对应的海图信息，将所述海图信息划分为潮间带类别信息以及非潮间带类别信息，并根据预设的图像预处理方法对所述训练海图进行预处理，获取训练特征数据集；

根据预设的识别样本筛选方法，从所述潮间带类别信息中筛选潮间带样本，并根据预设的反向样本筛选方法，从所述非潮间带类别信息中筛选非潮间带样本；

根据所述潮间带样本以及非潮间带样本，分别建立第一训练数据集以及第一验证数据集；

根据所述训练海图的图像信息，对所述第一训练数据集以及所述第一验证数据集进行同化处理，对应获得训练数据集以及验证数据集；

根据所述训练数据集、所述验证数据集以及预设的模型输出要求，对预设的随机森林模型进行训练和验证，获得海图信息提取识别模型。