兼顾要素正确分类及精准定位的栅格海图水深注记自动提取方法技术

本发明专利技术提供了一种兼顾要素正确分类及精准定位的栅格海图水深注记自动提取方法，属于海图制图技术领域。该方法由海图自适应切分模型、基于小目标检测网络模型的分类及粗定位方法、要素唯一性判定原则及基于连通域分析改进模型共同构成，最终实现了栅格海图水深注记的正确分类及精准定位。正确分类及精准定位。正确分类及精准定位。

【技术实现步骤摘要】
兼顾要素正确分类及精准定位的栅格海图水深注记自动提取方法


[0001]本专利技术属于海图制图
，涉及一种兼顾要素正确分类及精准定位的栅格海图水深注记自动提取方法。

技术介绍

[0002]水深注记是海图的基本要素，是表示海底地貌的重要方法，其数值大小和主点位置反映了海底地形的起伏变化。作为原始海图制图资料由栅格至矢量、模拟至数字转换的关键环节，海图数字化是海图产品生产与制作的基础前提和海图数据库建立的主要手段。由于航海图中水深注记具有信息量庞大的特点，水深注记提取的准确性和高效性已成为评价海图数字化工作的重要依据。
[0003]一直以来，水深注记提取的主要手段是人机交互，该手段一度成为我国海图数字化工作中效率较高、较常用的一种方法，为我国数字化海图产品数据库建立提供了技术支持。值得注意的是，随着外版纸质海图的数字化需求大大提升，栅格海图数字化效率有了更高的要求，因此，人机交互的提取方式逐渐难以满足当前需求。综上所述，研究海图水深注记的自动提取方法是具有重要的现实意义的。

技术实现思路

[0004]针对栅格海图水深注记数字化自动提取的问题，模式识别方法尚未能够提出较好的解决方案，本专利技术设计了基于卷积神经网络的栅格海图水深注记自动化提取方法。该方法由海图自适应切分模型、基于小目标检测网络模型的分类及粗定位方法、要素唯一性判定原则及基于连通域分析改进模型共同构成，最终实现了海图中水深注记的高精度自动提取。
[0005]本专利技术为实现上述目的所采用的技术方案是：
[0006]一种兼顾要素正确分类及精准定位的栅格海图水深注记自动提取方法，包括以下步骤：
[0007]a、将原始栅格海图进行基于缓冲区的切分；
[0008]b、对切分后的海图切片进行海图切片定位；
[0009]c、基于小目标检测网络模型对海图切片中的水深注记进行分类及粗定位；
[0010]d、对粗定位结果进行去重；
[0011]e、针对去重后的粗定位结果，根据水深注记空间分布特征实现水深注记分割；
[0012]f、依托考虑要素几何分布特征的连通域分析改进模型实现水深注记数值提取及精准定位。
[0013]所述步骤a的具体切分过程如下：
[0014]首先，为了减小步骤c中CNN模型的输入尺寸，以达到改善海图水深注记识别结果和顾及要素完整性的目的，采用参数自适应的均匀切分法将原始栅格海图切分为多个海图
切片，均匀切分法公式如下：
[0015][0016]式中：m、n分别表示总行数和总列数，width和height分别表示原始栅格海图宽、高的像素值，[x]表示舍弃小数向下取整，s表示CNN模型的标准尺寸(CNN模型卷积层长、宽尺寸一致)。
[0017]然后，在经均匀切分法切分得到的海图切片的基础上，对原有海图切片范围增加缓冲区。缓冲区宽度能够保证海图切片边缘部分的水深注记能够被至少一个切片完整包含，从而保证数据的完整性，其计算公式为：
[0018][0019]式中：Buffer表示缓冲区宽度，单位为像素；dpi单位为像素/英寸；w表示水深注记理论最大宽度，单位为厘米，本专利技术设置为0.5；0.394为厘米度量衡换算至英寸的系数。
[0020]所述步骤b中，采用角点定位方法确定步骤a输出海图切片的空间方位。具体过程如下：首先，通过式(1)计算切分后的总行数和列数；然后根据切分顺序确定每个海图切片所处的行、列数。此时，任取原始栅格海图中某一海图切片，其行、列数已知，结合式(1)的宽width、高height，可计算出该海图切片左上角点的坐标，坐标计算公式如下：
[0021][0022]式中：X
i
和Y
i
分别表示海图切片左上角点的图上横、纵坐标，单位为像素；i、j分别表示海图切片所在的列数和行数。
[0023]通过步骤b，可以取得每个独立海图切片在原始栅格海图上的相对位置，在完成原始栅格海图的配准后即可得到每个海图切片的空间方位。
[0024]所述步骤c的具体过程如下：将切分后的海图切片作为训练集，通过labelme对其进行标注，标签分为斜体水深、直体水深、干出水深、未测到底水深四类，形成水深数据集。而后基于制作的水深数据集采用小目标检测模型训练，获得栅格海图水深注记分类及粗定位模型，其输出结果为水深注记的预测框及分类结果，即粗定位结果。
[0025]所述步骤d中，去重方法分为两个步骤，分别是基于角点判别法的粗筛选和基于IoMin判别法的精筛选。具体过程如下：
[0026]首先，利用角点判别法初步判定预测框之间是否存在相交关系，判别公式如下：
[0027][0028]式中：(x
a
,y
a
)、(x
b
,y
b
)分别是预测框A的左上角点和右下角点坐标；(x
c
,y
c
)、(x
d
,
y
d
)分别是预测框B的左上角点和右下角点坐标。若式(4)中有任一条件不满足，则判别为不相交。
[0029]通过角点判别后，若判定两预测框之间存在相交关系，则需要根据IoMin判别法对两预测框是否对同一水深注记重复识别进一步判别，判别公式如下：
[0030][0031]式中：S
A
、S
B
分别为预测框A、B的面积；I为两个预测框的交集面积；min(S
A
,S
B
)表示预测框A、B两者中较小的面积。若IoMin大于等于0.6，则判定为存在重复识别，删除S
A
、S
B
中面积较小的预测框。
[0032]步骤e根据水深注记的空间分布特征，在粗定位结果(预测框范围)的基础上对预测框范围内水深注记进行分割。
[0033]已知CNN模型粗定位结果为预测框范围，该范围内可能存在各类无关要素，为剔除预测框范围内其他要素，实现水深注记的分割，本专利技术基于连通域分析，在粗定位结果上做进一步处理。为满足连通域分析需求(连通域分析处理对象一般为二值化图像)，首先要对粗定位结果的水深注记切片进行灰度化、二值化并反相。然后，根据水深注记面积(连通域单元面积)统计值筛除统计值范围外的噪点等干扰项。最后，根据水深注记的宽高比(连通域单元宽高比)筛除宽高比范围外的线要素等干扰项。从而保留水深注记的连通域单元，筛除其余干扰项。筛出后的连通域单元即为水深注记，将其提取即完成分割。
[0034]所述步骤f中，根据水深注记整数、小数部分高度差异，给出水深注记整数、小数部分的区分方法如下：
[0035][0036]式中：a表示判别条件中的像素下限范围，b表示判别条件中的毫米下限范围，c表示判别条件中的像素上限范围，d表示判别条件中的毫米上限范围。dpi为该图像分辨率，其单位为英寸/像素；为向下取整，为向上取整。a、c的判定范围根据实际图中的水深注记整数、小数本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种兼顾要素正确分类及精准定位的栅格海图水深注记自动提取方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：a、将原始栅格海图进行基于缓冲区的切分；b、对切分后的海图切片进行海图切片定位；c、基于小目标检测网络模型对海图切片中的水深注记进行分类及粗定位；d、对粗定位结果进行去重；e、针对去重后的粗定位结果，根据水深注记空间分布特征实现水深注记分割；f、依托考虑要素几何分布特征的连通域分析改进模型实现水深注记数值提取及精准定位。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤a的具体过程如下：首先，采用参数自适应的均匀切分法将原始栅格海图切分为多个海图切片，均匀切分法公式如下：式中：m、n分别表示总行数和总列数，width和height分别表示原始栅格海图宽、高的像素值，[x]表示舍弃小数向下取整，s表示CNN模型的标准尺寸；然后，在经均匀切分法切分得到的海图切片的基础上，对原有海图切片范围增加缓冲区；缓冲区宽度能够保证海图切片边缘部分的水深注记能够被至少一个切片完整包含，从而保证数据的完整性，其计算公式为：式中：Buffer表示缓冲区宽度，单位为像素；dpi单位为像素/英寸；w表示水深注记理论最大宽度，单位为厘米；0.394为厘米度量衡换算至英寸的系数。3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述步骤b中，采用角点定位方法确定海图切片的空间方位，具体过程如下：首先，通过式(1)计算切分后的总行数和列数；然后根据切分顺序确定每个海图切片所处的行、列数；此时，任取原始栅格海图中某一海图切片，其行、列数已知，结合式(1)的宽width、高height，计算出该海图切片左上角点的坐标，坐标计算公式如下：式中：X
i
和Y
i
分别表示海图切片左上角点的图上横、纵坐标，单位为像素；i、j分别表示海图切片所在的列数和行数。4.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述步骤c的具体过程如下：将切分后的海图切片作为训练集，通过labelme对其进行标注，标签分为斜体水深、直体水深、干出水
深、未测到底水深四类，形成水深数据集；然后基于制作的水深数据集采用小目标检测模型训练，获得栅格海图水深注记分类及粗定位模型，其输出结果为水深注记的预测框及分类结果，即粗定位结果。5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述步骤c的具体过程如下：将切分后的海图切片作为训练集，通过labelme对其进行标注，标签分为斜体水深、直体水深、干出水深、未测到底水深四类，形成水深数据集；然后基于制作的水深数据集采用小目标检测模型训练，获得栅格海图水深注记分类及粗定位模型，其输出结果为水深注记的预测框及分类结果，即粗定位结果。6.根据权利要求1、2或5所述的方法，其特征在于，所述步骤d中，去重方法具体过程如下：首先，利用角点判别法初步判定预测框之间是否存在相交关系，判别公式如下：式中：(x
a
,y
a
)、(x
b
,y
b
)分别是预测框A的左上角点和右下角点坐标；(x
c
,y
c
)、(x
d
,y
d
)分别是预测框B的左上角点和右下角点坐标；若式(4)中有任一条件不满足，则判别为不相交；通过角点判别后，若判定两预测框之间存在相交关系，则根据IoMin判别法对两预测框是否对同一水深注记重复识别进一步判别，判别公式如下：式中：S
A
、S
B
分别为预测框A、B的面积；I为两个预测框的交集面积；min(S
A
,S
B
)表示预测框A、B两者中较小的面积；若IoMin大于等于0.6，则判定为存在重复识别，删除S
A
...

【专利技术属性】
技术研发人员：董箭，马梦锴，唐露露，季宏超，
申请(专利权)人：中国人民解放军海军大连舰艇学院，
类型：发明
国别省市：