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申请/专利权人：青岛云世纪信息科技有限公司

摘要：本发明提供了一种无人机正射影像变化区域自动识别方法及系统、电子设备，包括：获取无人机拍摄的用于训练变化区域识别模型的目标区域的两时期正射影像以及用于指示变化区域的人工标注图像并调整至相同比例尺下的相同尺寸，利用调整后的两时期正射影像以及变化区域的标注图像训练变化区域识别模型，并根据变化区域识别模型对两时期正射影像的目标变化区域图像的预测效果，将预测的目标变化区域图像再次输入变化区域识别模型进行训练，实现了变化区域识别模型的持续优化，利用YOLOV5算法识别目标变化区域图像中的各地物类型对应的图像并计算各地物类型对应图像的面积，大大提高了无人机正射影像的变化区域识别的准确性。

主权项：1.一种无人机正射影像变化区域自动识别方法，其特征在于，包括：S100、获取无人机拍摄的用于训练变化区域识别模型的目标区域的两时期正射影像以及用于指示变化区域的人工标注图像，将所述两时期正射影像以及人工标注图像调整至相同比例尺下的相同尺寸，利用调整后的两时期正射影像以及变化区域的标注图像训练变化区域识别模型；S200、获取用户输入的待识别变化区域的两时期正射影像，利用所述变化区域识别模型识别得到目标变化区域图像，利用YOLOV5算法识别目标变化区域图像中的各地物类型对应的图像，计算各地物类型对应的图像的面积；S300、输出有关于目标变化区域图像及目标变化区域图像的各地物类型对应的图像的面积；所述S100，包括：所述无人机拍摄的用于训练变化区域识别模型的目标区域的两时期正射影像为tif文件，分别保存为intersection1.GIF文件和intersection2.GIF文件；所述用于指示变化区域的人工标注图像为shp文件，将shp文件转换为tif文件，保存为output.GIF文件；分别获取output.GIF和intersection1.GIF文件、intersection2.GIF文件的宽度和高度，根据output.GIF的宽度和高度对intersection1.GIF、intersection2.GIF进行缩放，得到intersection_resize1.JPEG、intersection_resize2.JPEG；按照第一预设尺寸大小对output.GIF、intersection_resize1.JPEG、intersection_resize2.JPEG进行裁剪；将所述进行裁剪后的output.GIF、intersection_resize1.JPEG、intersection_resize2.JPEG中标注为变化区域的图像作为数据集；将所述裁剪后的数据集output.GIF、intersection_resize1.JPEG、intersection_resize2.JPEG图像分别按照第一预设比例分为训练数据集和验证数据集；将所述训练数据集和验证数据集输入预设网络层训练变化区域识别模型；所述获取用户输入的待识别变化区域的两时期正射影像，利用所述变化区域识别模型识别得到目标变化区域图像，包括：获取用户输入的待识别变化区域的两张两时期正射影像，进行像素尺寸调整，使其中一张正射影像的任意一个像素坐标对应的地理坐标，与另一张正射影像的相同像素坐标对应的地理坐标相同；按照第一预设尺寸大小对像素尺寸调整后的两时期正射影像进行裁剪，将裁剪后的正射影像输入变化区域识别模型进行预测，得到目标变化区域图像。

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