一种农田区域建筑检测方法、电子设备和存储介质与流程

1.本技术涉及农田边界的建筑物检测技术领域，特别是涉及一种农田区域建筑检测方法、电子设备和存储介质。


背景技术：

2.农场农田的准确空间信息对于向农民、管理者和决策者提供可操作的信息非常重要。高分辨率(vhr)的卫星图像可以捕获这类信息。然而，耕地地面特征类型复杂，形状不规律，建筑物分散，物理边缘往往很模糊，需要通过考虑场间复杂纹理模式的过渡来确定轮廓。在这种情况下，标准的边缘检测算法无法准确识别非农田区域，提取准确的边界。


技术实现要素：

3.基于上述问题，本技术提供一种农田区域建筑检测方法、电子设备和存储介质。
4.第一方面，本技术实施例提供一种农田区域建筑检测方法，包括：训练块状农田轮廓检测模型，根据块状农田轮廓检测模型获取待检测图像内的农田区域坐标及农田轮廓坐标；获取农田区域坐标及农田轮廓坐标中纵坐标最小的坐标、纵坐标最大的坐标、横坐标最小的坐标及横坐标最大的坐标；根据纵坐标最小的坐标、纵坐标最大的坐标、横坐标最小的坐标及横坐标最大的坐标计算横向分割指数、纵向分割指数；根据横向分割指数、纵向分割指数确定9条横向分割直线及9条纵向分割直线；根据9条横向分割直线及9条纵向分割直线将待检测图像分割成共100块区域；计算100块区域内每一块区域的所有像素点rgb坐标的颜色特征值；根据每一块区域内的所有像素点rgb坐标的颜色特征值计算农田区域的纹理得分；根据农田区域的纹理得分确定农田区域是否存在非农田物体；若农田区域存在非农田物体，确定农田区域内的建筑区域。
5.进一步地，上述一种农田区域建筑检测方法中，根据纵坐标最小的坐标、纵坐标最大的坐标、横坐标最小的坐标及横坐标最大的坐标计算横向分割指数、纵向分割指数，是通过如下公式计算的：过如下公式计算的：
其中，纵坐标最小的坐标表示为、纵坐标最大的坐标表示为、横坐标最小的坐标表示为及横坐标最大的坐标表示为，横向分割指数表示为、纵向分割指数表示为。
6.进一步地，上述一种农田区域建筑检测方法中，根据横向分割指数、纵向分割指数确定9条横向分割直线及9条纵向分割直线数，是通过如下公式确定的：9条横向分割直线为：9条纵向分割直线为：9条纵向分割直线为：表示横向分割指数，表示纵向分割指数，当纵坐标最小的坐标存在两个时，定义横坐标小的为，横坐标大的为，9条横向分割直线为：9条纵向分割直线为：9条纵向分割直线为：9条纵向分割直线为：9条纵向分割直线为：9条纵向分割直线为：其中，j={1,...,9}为9条横向分割直线及9条纵向分割直线的序号,表示横向直线截距x轴权重得分， 表示横向直线截距y轴权重得分， 表示纵向直线截距x轴权重得分， 表示纵向直线截距y轴权重得分。
7.进一步地，上述一种农田区域建筑检测方法中，计算100块区域内每一块区域内的所有像素点rgb坐标的颜色特征值，是通过如下公式计算的：
其中，表示100块区域内任一块区域，k,m={1,...,10}，h为序号，为任一块区域内的像素点个数。
8.进一步地，上述一种农田区域建筑检测方法中，根据每一块区域内的所有像素点rgb坐标的颜色特征值计算农田区域的纹理得分，是通过如下公式计算的：rgb坐标的颜色特征值计算农田区域的纹理得分，是通过如下公式计算的：rgb坐标的颜色特征值计算农田区域的纹理得分，是通过如下公式计算的：rgb坐标的颜色特征值计算农田区域的纹理得分，是通过如下公式计算的：rgb坐标的颜色特征值计算农田区域的纹理得分，是通过如下公式计算的：rgb坐标的颜色特征值计算农田区域的纹理得分，是通过如下公式计算的：rgb坐标的颜色特征值计算农田区域的纹理得分，是通过如下公式计算的：rgb坐标的颜色特征值计算农田区域的纹理得分，是通过如下公式计算的：rgb坐标的颜色特征值计算农田区域的纹理得分，是通过如下公式计算的：其中，表示横向纹理得分，表示纵向纹理得分，表示横向r纹理得分，表示横向g纹理得分表示横向b纹理得分，表示纵向r纹理得分，表示纵向g纹理得分，表示纵向b纹理得分w,k,m={1,...,10},表示每一块区域内的所有像素点rgb坐标的颜色特征值中红色特征值，表示每一块区域内的所有
像素点rgb坐标的颜色特征值中绿色特征值，表示每一块区域内的所有像素点rgb坐标的颜色特征值中蓝色特征值。
9.进一步地，上述一种农田区域建筑检测方法中，根据农田区域的纹理得分确定农田区域是否存在非农田物体；根据农田区域的纹理得分与设定的第一判断阈值的大小，确定农田区域是否存在非农田物体；当农田区域的纹理得分小于设定的第一判断阈值时，确定农田区域存在非农田物体。
10.进一步地，上述一种农田区域建筑检测方法中，确定农田区域内的建筑区域，包括：确定农田主体颜色集合，其中p为颜色点的序号，集合元素数为，根据农田主体颜色集合计算农田区域每个像素点rgb坐标对应的聚集得分；根据聚集得分得到每个像素点的修正颜色坐标；对待检测图像上修正颜色坐标不为的点根据像素点位置坐标进行聚类得到聚类结果，聚类中心数量为；根据聚类结果得到个聚类结果对应区域的坐标集合，为聚类集合序号，d为集合元素序号；对任一集合获取集合中纵坐标最小的坐标，纵坐标最大的坐标，横坐标最小的坐标，横坐标最大的坐标；根据纵坐标最小的坐标，纵坐标最大的坐标，横坐标最小的坐标，横坐标最大的坐标得到四条分割直线、及：四条分割直线、及围成一个四边形区域；统计集合的元素数，四边形区域内的像素点数量，集合在四边形区域内的点的数量，根据、和计算集合的混乱度得分；小于设定的第三判断阈值且小于设定的第四判断阈值时，判定集合对应区域为建筑。
11.进一步地，上述一种农田区域建筑检测方法中，根据农田主体颜色集合计算农田区域每个像素点rgb坐标对应的聚集得分是通过如下公式计算的：式计算的：四条分割直线、及表示为：表示为：表示为：表示为：根据、和计算集合的混乱度得分是通过如下公式计算的：其中，表示颜色匹配得分，为设定的第二判断阈值。
12.第二方面，本发明实施例还提供了一种电子设备，包括：处理器和存储器；所述处理器通过调用所述存储器存储的程序或指令，用于执行如上所述任一项所述的一种农田区域建筑检测方法。
13.第三方面，本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储程序或指令，所述程序或指令使计算机执行如上所述任一项所述的一种农田区域建筑检测方法。
14.本技术实施例的优点在于：本技术通过训练块状农田轮廓检测模型，根据块状农田轮廓检测模型获取待检测图像内的农田区域坐标及农田轮廓坐标；获取农田区域坐标及农田轮廓坐标中纵坐标最小的坐标、纵坐标最大的坐标、横坐标最小的坐标及横坐标最大的坐标；根据纵坐标最小的坐标、纵坐标最大的坐标、横坐标最小的坐标及横坐标最大的坐标计算横向分割指数、纵向分割指数；根据横向分割指数、纵向分割指数确定9条横向分割直线及9条纵向分割直线；根据9条横向分割直线及9条纵向分割直线将待检测图像分割成共100块区域；计算100块区域内每一块区域的所有像素点rgb坐标的颜色特征值；根据每一块区域内的所有像素点rgb坐标的颜色特征值计算农田区域的纹理得分；根据农田区域的纹理得分确定农田区域是否存在非农田物体；若农田区域存在非农田物体，确定农田区域内的建筑区域。通过确定农田区域内的建筑区域从而能够准确的提取农田边界。
附图说明
15.为了更清楚地说明本技术实施例或传统技术中的技术方案，下面将对实施例或传统技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
16.图1为本技术实施例提供的一种农田区域建筑检测方法示意图；图2是本公开实施例提供的一种电子设备的示意性框图。
具体实施方式
17.为使本技术的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图对本技术的具体实施方式做详细的说明。在下面的描述中阐述了很多具体细节以便于充分理解本技术。但是本技术能够以很多不同于在此描述的其它方式来实施，本领域技术人员可以在不违背本技术内涵时做类似改进，因此本技术不受下面公开的具体实施的限制。
18.除非另有定义，本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本技术的技术领域的技术人员通常理解的含义相同。本文中在本技术的说明书中所使用的术语只是为了描述具体的实施例的目的，不是旨在于限制本技术。本文所使用的术语“及／或”包括一个或多个相关的所列项目的任意的和所有的组合。
19.图1为本技术实施例提供的一种农田区域建筑检测方法示意图。
20.第一方面，本技术实施例提供一种农田区域建筑检测方法，包括s101至s109九个步骤：s101：训练块状农田轮廓检测模型，根据块状农田轮廓检测模型获取待检测图像内的农田区域坐标及农田轮廓坐标。
21.具体的，本技术实施例中，收集块状农田图像并对农田轮廓进行标注，通过基于opencv4的训练模型对标注后的农田图像进行训练得到块状农田轮廓检测模型，使用训练好的块状农田轮廓检测模型获取待检测图像内的农田区域坐标及农田轮廓坐标，其中i为轮廓点的序号。
22.s102：获取农田区域坐标及农田轮廓坐标中纵坐标最小的坐标、纵坐标最大的坐标、横坐标最小的坐标及横坐标最大的坐标。
23.具体的，本技术实施例中，获取农田区域坐标及农田轮廓坐标中纵坐标最小的坐标，纵坐标最大的坐标，横坐标最小的坐标，横坐标最大的坐标。
24.s103：根据纵坐标最小的坐标、纵坐标最大的坐标、横坐标最小的坐标及横坐标最大的坐标计算横向分割指数、纵向分割指数。
25.具体的，本技术实施例中，根据纵坐标最小的坐标，纵坐标最大的坐标，横坐标最小的坐标，横坐标最大的坐标计算横向分割指数、纵向
分割指数的公式下文详细介绍。
26.s104：根据横向分割指数、纵向分割指数确定9条横向分割直线及9条纵向分割直线。
27.具体的，本技术实施例中，根据横向分割指数、纵向分割指数确定9条横向分割直线及9条纵向分割直线的方法下文详细介绍。
28.s105：根据9条横向分割直线及9条纵向分割直线将待检测图像分割成共100块区域。
29.具体的，本技术实施例中，通过9条横向分割直线和9条纵向分割直线将检测到的农田区域分割成共100块区域，对任一个区域对应从点到点第k列，从点到点第m行的区域，k,m=1,...10。
30.s106：计算100块区域内每一块区域的所有像素点rgb坐标的颜色特征值。
31.具体的，本技术实施例中，计算100块区域内区域内所有像素点rgb坐标的颜色特征值的方法下文详细介绍。
32.s107：根据每一块区域内的所有像素点rgb坐标的颜色特征值计算农田区域的纹理得分。
33.具体的，本技术实施例中，根据每一块区域内的所有像素点rgb坐标的颜色特征值分别得到横向纹理得分和纵向纹理得分，根据横向纹理得分和纵向纹理得分计算农田区域的纹理得分，具体计算步骤下文详细介绍。
34.s108：根据农田区域的纹理得分确定农田区域是否存在非农田物体。
35.具体的，本技术实施例中，根据农田区域的纹理得分与设定的第一判断阈值的大小，确定农田区域是否存在非农田物体，具体确定方法下文详细介绍。其中，第一判断阈值为根据历史数据中存在非农田物体的农田图像计算的纹理得分的最大值乘以1.1得到。
36.s109：若农田区域存在非农田物体，确定农田区域内的建筑区域。
37.具体的，本技术实施例中，根据农田区域的纹理得分与设定的第一判断阈值的大小确定农田区域存在非农田物体后，确定农田区域内的建筑区域，具体确定方法下文详细介绍。
38.进一步地，上述一种农田区域建筑检测方法中，根据纵坐标最小的坐标、纵坐标最大的坐标、横坐标最小的坐标及横坐标最大的坐标计算横向分割指数、纵向分割指数，是通过如下公式计算的：过如下公式计算的：
其中，纵坐标最小的坐标表示为、纵坐标最大的坐标表示为、横坐标最小的坐标表示为及横坐标最大的坐标表示为，横向分割指数表示为、纵向分割指数表示为。
39.进一步地，上述一种农田区域建筑检测方法中，根据横向分割指数、纵向分割指数确定9条横向分割直线及9条纵向分割直线数，是通过如下公式确定的：9条横向分割直线为：9条纵向分割直线为：9条纵向分割直线为：表示横向分割指数，表示纵向分割指数，当纵坐标最小的坐标存在两个时，定义横坐标小的为，横坐标大的为，9条横向分割直线为：9条纵向分割直线为：9条纵向分割直线为：9条纵向分割直线为：9条纵向分割直线为：9条纵向分割直线为：其中，j={1,...,9}为9条横向分割直线及9条纵向分割直线的序号， 表示横向直线截距x轴权重得分， 表示横向直线截距y轴权重得分， 表示纵向直线截距x轴权重得分， 表示纵向直线截距y轴权重得分。
40.进一步地，上述一种农田区域建筑检测方法中，计算100块区域内每一块区域内的所有像素点rgb坐标的颜色特征值，是通过如下公式计算的：
其中，表示100块区域内任一块区域，k,m={1,...,10}，h为序号，为任一块区域内的像素点个数。
41.进一步地，上述一种农田区域建筑检测方法中，根据每一块区域内的所有像素点rgb坐标的颜色特征值计算农田区域的纹理得分，是通过如下公式计算的：的：的：的：的：的：的：的：的：其中，表示横向纹理得分，表示纵向纹理得分，表示横向r纹理得分，表示横向g纹理得分表示横向b纹理得分，表示纵向r纹理得分，表示纵向g纹理得分，表示纵向b纹理得分，w,k,m={1,...,10},表示每一
块区域内的所有像素点rgb坐标的颜色特征值中红色特征值，表示每一块区域内的所有像素点rgb坐标的颜色特征值中绿色特征值，表示每一块区域内的所有像素点rgb坐标的颜色特征值中蓝色特征值。
42.进一步地，上述一种农田区域建筑检测方法中，根据农田区域的纹理得分确定农田区域是否存在非农田物体；根据农田区域的纹理得分与设定的第一判断阈值的大小，确定农田区域是否存在非农田物体；当农田区域的纹理得分小于设定的第一判断阈值时，确定农田区域存在非农田物体。
43.进一步地，上述一种农田区域建筑检测方法中，确定农田区域内的建筑区域，包括：确定农田主体颜色集合，其中p为颜色点的序号，集合元素数为，根据农田主体颜色集合计算农田区域每个像素点rgb坐标对应的聚集得分；根据聚集得分得到每个像素点的修正颜色坐标；对待检测图像上修正颜色坐标不为的点根据像素点位置坐标进行聚类得到聚类结果，聚类中心数量为；根据聚类结果得到个聚类结果对应区域的坐标集合，为聚类集合序号，d为集合元素序号；对任一集合获取集合中纵坐标最小的坐标，纵坐标最大的坐标，横坐标最小的坐标，横坐标最大的坐标；根据纵坐标最小的坐标，纵坐标最大的坐标，横坐标最小的坐标，横坐标最大的坐标得到四条分割直线、及：四条分割直线、及围成一个四边形区域；统计集合的元素数，四边形区域内的像素点数量，集合在四边形区域内的点的数量，根据、和计算集合的混乱度得分；小于设定的第三判断阈值且小于设
定的第四判断阈值时，判定集合对应区域为建筑。
44.具体的，本技术实施例中，确定农田主体颜色集合是通过提取收集块状农田图像中农田区域的rgb坐标并通过基于k-means的聚类模型确定的；第三判断阈值是根据历史数据中存在建筑的农田图像建筑区域对应的混乱度得分取最大值再乘以1.1得到；第四判断阈值根据历史数据中存在建筑的农田图像建筑区域存在像素点个数最小值乘以0.9得到。
45.进一步地，上述一种农田区域建筑检测方法中，根据农田主体颜色集合计算农田区域每个像素点rgb坐标对应的聚集得分是通过如下公式计算的：式计算的：四条分割直线、及表示为：表示为：表示为：表示为：根据、和计算集合的混乱度得分是通过如下公式计算的：其中，表示颜色匹配得分，为设定的第二判断阈值。
46.具体的，本技术实施例中，第二判断阈值为根据历史数据中不存在非农田物体图像的聚集得分最大值乘以1.2得到的。
47.第二方面，本发明实施例还提供了一种电子设备，包括：处理器和存储器；所述处理器通过调用所述存储器存储的程序或指令，用于执行如上所述任一项所述的一种农田区域建筑检测方法。
48.第三方面，本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储程序或指令，所述程序或指令使计算机执行如上所述任一项所述的一种农田区域建筑检测方法。
49.图2是本公开实施例提供的一种电子设备的示意性框图。
50.如图2所示，电子设备包括：至少一个处理器201、至少一个存储器202和至少一个通信接口203。电子设备中的各个组件通过总线系统204耦合在一起。通信接口203，用于与外部设备之间的信息传输。可理解，总线系统204用于实现这些组件之间的连接通信。总线系统204除包括数据总线之外，还包括电源总线、控制总线和状态信号总线。但为了清楚说明起见，在图2中将各种总线都标为总线系统204。
51.可以理解，本实施例中的存储器202可以是易失性存储器或非易失性存储器，或可包括易失性和非易失性存储器两者。
52.在一些实施方式中，存储器202存储了如下的元素，可执行单元或者数据结构，或者他们的子集，或者他们的扩展集：操作系统和应用程序。
53.其中，操作系统，包含各种系统程序，例如框架层、核心库层、驱动层等，用于实现各种基础业务以及处理基于硬件的任务。应用程序，包含各种应用程序，例如媒体播放器（media player）、浏览器（browser）等，用于实现各种应用业务。实现本技术实施例提供的一种农田区域建筑检测方法中任一方法的程序可以包含在应用程序中。
54.在本技术实施例中，处理器201通过调用存储器202存储的程序或指令，具体的，可以是应用程序中存储的程序或指令，处理器201用于执行本技术实施例提供的一种农田区域建筑检测方法各实施例的步骤。
55.训练块状农田轮廓检测模型，根据块状农田轮廓检测模型获取待检测图像内的农田区域坐标及农田轮廓坐标；获取农田区域坐标及农田轮廓坐标中纵坐标最小的坐标、纵坐标最大的坐标、横坐标最小的坐标及横坐标最大的坐标；根据纵坐标最小的坐标、纵坐标最大的坐标、横坐标最小的坐标及横坐标最大的坐标计算横向分割指数、纵向分割指数；根据横向分割指数、纵向分割指数确定9条横向分割直线及9条纵向分割直线；根据9条横向分割直线及9条纵向分割直线将待检测图像分割成共100块区域；计算100块区域内每一块区域的所有像素点rgb坐标的颜色特征值；根据每一块区域内的所有像素点rgb坐标的颜色特征值计算农田区域的纹理得分；根据农田区域的纹理得分确定农田区域是否存在非农田物体；若农田区域存在非农田物体，确定农田区域内的建筑区域。
56.本技术实施例提供的一种农田区域建筑检测方法中任一方法可以应用于处理器201中，或者由处理器201实现。处理器201可以是一种集成电路芯片，具有信号能力。在实现过程中，上述方法的各步骤可以通过处理器201中的硬件的集成逻辑电路或者软件形式的指令完成。上述器201可以是通用处理器、数字信号处理器（digital signal processor，dsp）、专用集成电路（application specific integrated circuit，asic）、现成可编程门
阵列（field programmable gate array，fpga）或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规器等。
57.本技术实施例提供的一种农田区域建筑检测方法中任一方法的步骤可以直接体现为硬件译码处理器执行完成，或者用译码处理器中的硬件及软件单元组合执行完成。软件单元可以位于随机存储器，闪存、只读存储器，可编程只读存储器或者电可擦写可编程存储器、寄存器等本领域成熟的存储介质中。该存储介质位于存储器202，处理器201读取存储器202中的信息，结合其硬件完成一种农田区域建筑检测方法的步骤。
58.本领域的技术人员能够理解，尽管在此所述的一些实施例包括其它实施例中所包括的某些特征而不是其它特征，但是不同实施例的特征的组合意味着处于本技术的范围之内并且形成不同的实施例。
59.本领域的技术人员能够理解，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述的部分，可以参见其他实施例的相关描述。
60.以上，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到各种等效的修改或替换，这些修改或替换都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应以权利要求的保护范围为准。