物流投递区的建筑物检测方法、装置及相关设备与流程

本技术涉及遥感领域，具体涉及一种物流投递区的建筑物检测方法、装置及相关设备。

背景技术：

1、土地利用变化检测是指以土地详查的数据和图件作为本底资料，探究土地利用的动态变化。土地利用检测检测多用于国情统计、大范围城市扩张检测或自然灾害后的灾情评估。为了进行大规模的土地利用检测时，往往采用多维度特征分析，人工智能检测方法，如训练土地利用变化检测网络，通过训练好的土地利用变化检测网络，得到土地变化检测结果。

2、而上述方法，在模型的训练过程中需要准备大量数据源，且计算量大，依赖于具有较高算力的物理机。

技术实现思路

1、本技术实施例提供一种物流投递区的建筑物检测方法、装置及相关设备，旨在加速数据准备流程，减少运算量，解决对运算硬件高度依赖的问题。

2、一方面，本技术提供一种物流投递区的建筑物检测方法，所述物流投递区的建筑物检测方法包括：

3、获取待检测的物流投递区的雷达影像对，所述待检测的物流投递区为待进行建筑检测待进行建筑检测的物流投递区，所述雷达影像对包括主雷达影像和副雷达影像，所述主雷达影像和副雷达影像为一个雷达影像序列中的两帧不同时相的雷达影像，且所述主雷达影像的时相早于所述副雷达影像的时相；

4、根据所述主雷达影像和所述副雷达影像，提取所述物流投递区的土地利用变化信息；

5、根据所述物流投递区的土地利用变化信息，计算所述物流投递区的建筑物状态，得到所述物流投递区的建筑物增加消亡情况。

6、在本技术一些实施方案中，雷达影像对包括多个像元对，所述像元对包括第一像元和第二像元，其中，所述第一像元为所述主雷达影像的像元，所述第二像元为所述副雷达影像的像元，所述第一像元在所述主雷达影像的像元位置与所述第二像元在所述副雷达影像中的像元位置相同，所述物流投递区中的一个地理位置对应至少一个像元位置；根据所述主雷达影像和所述副雷达影像，提取所述物流投递区的土地利用变化信息，包括：分别将各所述像元对作为目标像元对，确定所述目标像元对中第一像元的后向散射强度，得到第一后向散射强度，并确定所述目标像元对中的第二像元的后向散射强度，得到第二后向散射强度；计算所述第一后向散射强度与所述第二后向散射强度的运算值，得到所述目标像元对的后向散射强度运算值；在得到所述多个像元对的后向散射强度运算值后，将多个像元对的后向散射强度运算值作为所述物流投递区的土地利用变化信息。

7、在本技术一些实施方案中，根据所述物流投递区的土地利用变化信息，计算所述物流投递区的建筑物状态，得到所述物流投递区的建筑物增加消亡情况，包括：确定多个像元对的后向散射强度运算值的分布趋势；根据所述分布趋势，确定后向散射强度运算值的初始阈值；将所述初始阈值输入预设的自适应阈值分割算法，得到后向散射强度的目标阈值；根据所述目标阈值和多个像元对的后向散射强度运算值，计算所述物流投递区的建筑物状态。

8、在本技术一些实施方案中，根据所述分布趋势，确定后向散射强度运算值的初始阈值，包括：若所述分布趋势为双峰分布，则根据所述双峰分布的第一峰值和第二峰值确定所述初始阈值；若所述分布趋势为正态分布，则计算所述多个后向散射强度运算值的均值，根据所述均值确定所述初始阈值；若所述分布趋势为偏态分布，则确定所述多个后向散射强度运算值的中位数，根据所述中位数确定初始阈值。

9、在本技术一些实施方案中，根据所述目标阈值和多个像元对的后向散射强度运算值，计算所述物流投递区的建筑物状态，得到所述物流投递区的建筑物增加消亡情况，包括：根据所述目标阈值，确定用于判断建筑物消亡的第一后向散射强度运算值范围，以及用于判断建筑物增加的第二后向散射强度运算值范围；若所述多个像元对中第一像元对的后向散射强度运算值处于第一后向散射强度运算值范围内，则判定所述第一像元对对应的所述物流投递区中的地理位置的建筑物消亡；若所述多个像元对中第二像元对的后向散射强度处于第二后向散射强度运算值范围内，则判定所述第二像元对对应的所述物流投递区中的地理位置存在新增的建筑物，其中，所述第一像元对和第二像元对为多个所述像元对中的任一像元对。

10、在本技术一些实施方案中，获取待检测的物流投递区的雷达影像对，包括：获取待检测的物流投递区的初始雷达影像对，所述初始雷达影像对包括初始主雷达影像和初始副雷达影像，所述初始主雷达影像的时相早于所述初始副雷达影像的时相；对所述初始雷达影像对进行影像预处理，得到预处理后的雷达影像对；对所述预处理后的雷达影像对进行水体掩膜，得到水体掩膜后的雷达影像对；将水体掩膜后的雷达影像对作为待检测的物流投递区的雷达影像对。

11、在本技术一些实施方案中，对所述初始雷达影像对进行影像预处理，得到预处理后的雷达影像对包括：以所述初始主雷达影像为基准影像，对所述初始副雷达影像进行影像配准，得到配准后的雷达影像对；将所述配准后的雷达影像对进行斑点滤波处理，得到斑点滤波后的雷达影像对；将所述斑点滤波后的雷达影像对进行辐射归一化处理，得到辐射归一化处理后的雷达影像对；将所述辐射归一化后处理后的雷达影像对作为预处理后的雷达影像对。

12、另一方面，本技术提供一种物流投递区的建筑物检测装置，所述物流投递区的建筑物检测装置包括：

13、获取模块，用于获取待检测的物流投递区的雷达影像对，所述待检测的物流投递区为待进行建筑检测的物流投递区，所述雷达影像对包括主雷达影像和副雷达影像，所述主雷达影像和副雷达影像为一个雷达影像序列中的两帧不同时相的雷达影像，且所述主雷达影像的时相早于所述副雷达影像的时相；

14、提取模块，用于根据所述主雷达影像和所述副雷达影像，提取所述物流投递区的土地利用变化信息；

15、计算模块，用于根据所述物流投递区的土地利用变化信息，计算所述物流投递区的建筑物状态，得到所述物流投递区的建筑物增加消亡情况。

16、在本技术一些实施方案中，提取模块用于分别将各所述像元对作为目标像元对，确定所述目标像元对中第一像元的后向散射强度，得到第一后向散射强度，并确定所述目标像元对中的第二像元的后向散射强度，得到第二后向散射强度；计算所述第一后向散射强度与所述第二后向散射强度的运算值，得到所述目标像元对的后向散射强度运算值；在得到所述多个像元对的后向散射强度运算值后，将多个像元对的后向散射强度运算值作为所述物流投递区的土地利用变化信息。

17、在本技术一些实施方案中，计算模块用于确定多个像元对的后向散射强度运算值的分布趋势；根据所述分布趋势，确定后向散射强度运算值的初始阈值；将所述初始阈值输入预设的自适应阈值分割算法，得到后向散射强度的目标阈值；根据所述目标阈值和多个像元对的后向散射强度运算值，计算所述物流投递区的建筑物状态。

18、在本技术一些实施方案中，计算模块用于若所述分布趋势为双峰分布，则根据所述双峰分布的第一峰值和第二峰值确定所述初始阈值；若所述分布趋势为正态分布，则计算所述多个后向散射强度运算值的均值，根据所述均值确定所述初始阈值；若所述分布趋势为偏态分布，则确定所述多个后向散射强度运算值的中位数，根据所述中位数确定初始阈值。

19、在本技术一些实施方案中，计算模块用于根据所述目标阈值，确定用于判断建筑物消亡的第一后向散射强度运算值范围，以及用于判断建筑物增加的第二后向散射强度运算值范围；若所述多个像元对中第一像元对的后向散射强度运算值处于第一后向散射强度运算值范围内，则判定所述第一像元对对应的所述物流投递区中的地理位置的建筑物消亡；若所述多个像元对中第二像元对的后向散射强度处于第二后向散射强度运算值范围，则判定所述第二像元对对应的所述物流投递区中的地理位置存在新增的建筑物，其中，所述第一像元对和第二像元对为多个所述像元对中的任一像元对。

20、在本技术一些实施方案中，获取模块用于获取待检测的物流投递区的初始雷达影像对，所述初始雷达影像对包括初始主雷达影像和初始副雷达影像，所述初始主雷达影像的时相早于所述初始副雷达影像的时相；对所述初始雷达影像对进行影像预处理，得到预处理后的雷达影像对；对所述预处理后的雷达影像对进行水体掩膜，得到水体掩膜后的雷达影像对；将水体掩膜后的雷达影像对作为待检测的物流投递区的雷达影像对。

21、在本技术一些实施方案中，获取模块用于以所述初始主雷达影像为基准影像，对所述初始副雷达影像进行影像配准，得到配准后的雷达影像对；将所述配准后的雷达影像对进行斑点滤波处理，得到斑点滤波后的雷达影像对；将所述斑点滤波后的雷达影像对进行辐射归一化处理，得到辐射归一化处理后的雷达影像对；将所述辐射归一化后处理后的雷达影像对作为预处理后的雷达影像对。

22、另一方面，本技术还提供一种计算机设备，所述计算机设备包括：

23、一个或多个处理器；

24、存储器；以及

25、一个或多个应用程序，其中所述一个或多个应用程序被存储于所述存储器中，并配置为由所述处理器执行以实现第一方面中任一项所述的物流投递区的建筑物检测方法。

26、第四方面，本技术还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器进行加载，以执行第一方面任一项所述的物流投递区的建筑物检测方法中的步骤。

27、本技术实施例基于不同时相的遥感影像提取土地利用变化利用信息，从而得到建筑物状态，相较于人工智能方法，避免前期准备大量进行模型训练的数据源，加速了数据准备流程，并且基于雷达影像计算物流投递区的土地利用变化信息，避免了传统的光学影像存在的盲区覆盖问题的同时，还降低了辐射校正误差带来的错分问题，不仅减少了运算量，而且提高了对快递投递区内建筑物新增与消亡情况的识别准确度，在保证获取的建筑增减情况准确性的同时，减少了运算量，实现了无人干预的物流投递区的建筑物检测。