基于圖像識別的城市屋頂綠化面積計(jì)算方法及系統(tǒng)的制作方法
【專利摘要】本發(fā)明涉及城市屋頂綠化面積普查技術(shù)，具體涉及一種基于圖像識別的城市屋頂綠化面積計(jì)算方法，包括：步驟1：對城市屋頂進(jìn)行空中拍攝，采集屋頂綠化圖像；步驟2：從所述圖像中提取特征參數(shù)，根據(jù)特征參數(shù)對所述圖像進(jìn)行分類，根據(jù)分類結(jié)果計(jì)算圖像的綠化面積。本發(fā)明還提供了一種基于圖像識別的城市屋頂綠化面積計(jì)算系統(tǒng)。本發(fā)明的城市屋頂綠化面積計(jì)算方法影像分辨率較高，而且可以排除建筑物高度不同、被其他建筑物遮擋等干擾，所采集影像更清晰；本發(fā)明的城市屋頂綠化面積計(jì)算方法按照不同綠化類型對所述屋頂綠化圖像中的綠化面積進(jìn)行計(jì)算，提高計(jì)算速度及準(zhǔn)確率。
【專利說明】基于圖像識別的城市屋頂綠化面積計(jì)算方法及系統(tǒng)
【【技術(shù)領(lǐng)域】】
[0001]本發(fā)明涉及城市屋頂綠化面積普查技術(shù)，具體涉及一種基于圖像識別的城市屋頂綠化面積計(jì)算方法及系統(tǒng)。
【【背景技術(shù)】】
[0002]城市綠地是城市的主要自然因素，其中的綠色植物是氧氣的唯一源泉，相當(dāng)于自然調(diào)節(jié)器，具有負(fù)反饋?zhàn)饔?，它通過一系列的生態(tài)效應(yīng)，對污染物起凈化作用，綜合調(diào)節(jié)城市環(huán)境，通過各種反饋調(diào)節(jié)效應(yīng)，使城市環(huán)境質(zhì)量達(dá)到潔凈、舒適、優(yōu)美、安全的要求。隨著城市建設(shè)的飛速發(fā)展，城市環(huán)境日趨惡化，城市綠地作為城市環(huán)境的調(diào)節(jié)器，也受到普遍關(guān)注，如何在有限的城市空間內(nèi)擴(kuò)大綠化面積，成為亟待解決的問題。
[0003]被稱為“建筑第五立面”的屋頂，在城市綠化中還沒有得到最夠的重視，屋頂綠化是指在各類建筑物、構(gòu)筑物、城圍、橋梁等的屋頂、露臺、天臺、陽臺或大型人工假山山體上進(jìn)行造園，種植各種綠色植物。屋頂綠化對于增加城市綠地面積，改善日趨惡化的城市生活環(huán)境；改善城市高樓大廈林立，改善眾多道路的硬質(zhì)鋪裝而取代的自然土地和植物的現(xiàn)狀；改善過度砍伐自然森林，各種廢氣污染而形成的城市熱島效應(yīng)，沙塵暴等對人類的危害；開拓人類綠化空間，建造田園城市，改善人民的居住條件，提高生活質(zhì)量，以及對美化城市環(huán)境，改善生態(tài)效應(yīng)有著極其重要的意義。因此，城市屋頂綠化的調(diào)查、評價(jià)和監(jiān)測成為城市管理的一項(xiàng)重要內(nèi)容。
[0004]現(xiàn)有技術(shù)中，城市綠地的調(diào)查一般采用遙感技術(shù)，由于城市屋頂綠化分布在各個(gè)建筑的屋頂，由于建筑的高度不同，建筑在各個(gè)區(qū)域內(nèi)的密度不同，城市屋頂綠化具有空間結(jié)構(gòu)微小性、破碎性、動態(tài)性等特點(diǎn)，與一般的城市綠化調(diào)查相比，對遙感調(diào)查的數(shù)據(jù)的分辨率要求更高。如果采用人工方式進(jìn)行普查，只能根據(jù)建筑的屋頂面積來進(jìn)行推算或用工具實(shí)地測量，工作量較大。
【
【發(fā)明內(nèi)容】
】
[0005]本發(fā)明的目的在于提供一種基于圖像識別的城市屋頂綠化面積計(jì)算方法及系統(tǒng)，解決在城市屋頂綠化調(diào)查中人工方式工作量大，遙感技術(shù)分辨率低的技術(shù)問題。
[0006]本發(fā)明的目的可通過以下的技術(shù)措施來實(shí)現(xiàn):
[0007]—種基于圖像識別的城市屋頂綠化面積計(jì)算方法，包括如下步驟:
[0008]步驟1:對城市屋頂進(jìn)行空中拍攝，采集屋頂綠化圖像；
[0009]步驟2:從所述圖像中提取特征參數(shù)，根據(jù)特征參數(shù)對所述圖像進(jìn)行分類，根據(jù)分類結(jié)果計(jì)算圖像的綠化面積。
[0010]優(yōu)選地，所述方法將屋頂綠化圖像分類為草坪式、組合式、花園式三類。
[0011 ] 優(yōu)選地,所述步驟2具體包括:
[0012]步驟a:對屋頂綠化圖像進(jìn)行采樣，提取采樣點(diǎn)的局部特征；
[0013]步驟b:根據(jù)樣本的類別屬性，用SVM分類器、KNN分類器、Random Forest分類器或Bayesian分類器進(jìn)行不同類型樣本的分類器訓(xùn)練，分別得到草坪式、組合式、花園式屋頂綠化圖像的分類器；
[0014]步驟c:分別用草坪式、組合式、花園式屋頂綠化圖像的分類器對所述屋頂綠化圖像進(jìn)行判別，對比不同類型綠化圖像的分類器的判別結(jié)果，選取分類器輸出分?jǐn)?shù)最大的類別作為所述屋頂綠化圖像的分類結(jié)果；
[0015]步驟d:將所述屋頂綠化圖像的局部特征輸入預(yù)先構(gòu)建的所屬類別的計(jì)算器，輸出所述屋頂綠化圖像的綠化面積。
[0016]優(yōu)選地，所述采樣點(diǎn)的局部特征為像素塊值、SIFT特征、LBP特征或HOG特征。
[0017]優(yōu)選地，在所述步驟I之后還包括如下步驟:
[0018]對采集的屋頂綠化圖像進(jìn)行預(yù)處理。
[0019]優(yōu)選地，所述對采集的屋頂綠化圖像進(jìn)行預(yù)處理的具體步驟為:
[0020]對所述屋頂綠化圖像進(jìn)行濾波處理；
[0021]將所述屋頂綠化圖像綠化區(qū)域進(jìn)行分割；
[0022]對分割出的綠化區(qū)域圖像進(jìn)行增強(qiáng)。
[0023]優(yōu)選地，所述步驟I之后、預(yù)處理步驟之前還包括如下步驟:
[0024]根據(jù)不同分辨率對所述屋頂綠化圖像進(jìn)行分塊，并將各分塊圖像的區(qū)域共存特征進(jìn)行集成。
[0025]本發(fā)明還提供了一種基于圖像識別的城市屋頂綠化面積計(jì)算系統(tǒng)，包括:
[0026]圖像采集模塊，用于空中拍攝屋頂采集屋頂綠化圖像；
[0027]分類模塊，用于將所述屋頂綠化圖像進(jìn)行分類，分類類別為草坪式、組合式、花園式三類；
[0028]計(jì)算模塊，用于根據(jù)所述屋頂綠化圖像的類別計(jì)算所述屋頂綠化圖像的綠化面積。
[0029]優(yōu)選地，所述分類模塊包括:
[0030]采樣單元，用于對輸入的屋頂綠化圖像提取采樣點(diǎn)；
[0031]特征提取單元，用于獲得屋頂綠化圖像采樣點(diǎn)的局部特征；
[0032]訓(xùn)練單元，用于根據(jù)樣本的類別屬性，用SVM分類器、KNN分類器、Random Forest分類器或Bayesian分類器進(jìn)行不同類型樣本的分類器訓(xùn)練，分別得到草坪式、組合式、花園式屋頂綠化圖像的分類器；
[0033]識別單元，對所述屋頂綠化圖像進(jìn)行判別，對比不同類型綠化圖像的分類器的判別結(jié)果，選取分類器輸出分?jǐn)?shù)最大的類別作為所述屋頂綠化圖像的識別結(jié)果。
[0034]優(yōu)選地，所述系統(tǒng)還包括:
[0035]分塊模塊，用于根據(jù)不同分辨率對所述屋頂綠化圖像進(jìn)行分塊，并將各分塊圖像的區(qū)域共存特征進(jìn)行集成。
[0036]優(yōu)選地，所述系統(tǒng)還包括:
[0037]預(yù)處理模塊，用于對采集的屋頂綠化圖像進(jìn)行預(yù)處理。
[0038]本發(fā)明的有益效果在于，本發(fā)明的城市屋頂綠化面積計(jì)算方法及系統(tǒng)采用航拍的方式采集屋頂綠化圖片信息，影像分辨率較高，而且可以根據(jù)各個(gè)建筑物的高度等調(diào)節(jié)拍攝高度或角度，排除建筑物高度不同、被其他建筑物遮擋等干擾，所采集影像更清晰；本發(fā)明的城市屋頂綠化面積計(jì)算方法及系統(tǒng)先將所采集的屋頂綠化圖像進(jìn)行分類，按照不同綠化類型對所述屋頂綠化圖像中的綠化面積進(jìn)行計(jì)算，提高計(jì)算速度及準(zhǔn)確率。
【【專利附圖】

【附圖說明】】
[0039]圖1是本發(fā)明實(shí)施例1的基于圖像識別的城市屋頂綠化面積計(jì)算方法的流程圖；
[0040]圖2是本發(fā)明實(shí)施例2的基于圖像識別的城市屋頂綠化面積計(jì)算方法的流程圖；
[0041]圖3是本發(fā)明實(shí)施 例3的基于圖像識別的城市屋頂綠化面積計(jì)算系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)框圖；
[0042]圖4是本發(fā)明實(shí)施例3的基于圖像識別的城市屋頂綠化面積計(jì)算系統(tǒng)的分類模塊的結(jié)構(gòu)框圖。
【【具體實(shí)施方式】】
[0043]為了使本發(fā)明的目的、技術(shù)方案及優(yōu)點(diǎn)更加清楚明白，下面結(jié)合附圖和具體實(shí)施例對本發(fā)明作進(jìn)一步詳細(xì)說明。應(yīng)當(dāng)理解，此處所描述的具體實(shí)施例僅僅用以解釋本發(fā)明，并不用于限定本發(fā)明。
[0044]本發(fā)明實(shí)施例提供了一種基于圖像識別的城市屋頂綠化面積計(jì)算方法，包括如下步驟:
[0045]步驟1:對城市屋頂進(jìn)行空中拍攝，采集屋頂綠化圖像；
[0046]步驟2:從所述圖像中提取特征參數(shù)，根據(jù)特征參數(shù)對所述圖像進(jìn)行分類，根據(jù)分類結(jié)果計(jì)算圖像的綠化面積。
[0047]具體地，本發(fā)明實(shí)施例的城市屋頂綠化面積計(jì)算方法采用航拍的方式采集屋頂綠化圖片信息，影像分辨率較高，而且可以根據(jù)各個(gè)建筑物的高度等調(diào)節(jié)拍攝高度或角度，排除建筑物高度不同、被其他建筑物遮擋等干擾，所采集影像更清晰；本發(fā)明實(shí)施例的城市屋頂綠化面積計(jì)算方法先將所采集的屋頂綠化圖像進(jìn)行分類，按照不同綠化類型對所述屋頂綠化圖像中的綠化面積進(jìn)行計(jì)算，提高計(jì)算速度及準(zhǔn)確率。
[0048]進(jìn)一步地，由于屋頂綠化需要針對特定屋頂?shù)暮奢d承受力及建筑特點(diǎn)專門設(shè)計(jì)，還要滿足易于搬運(yùn)、安裝簡單、節(jié)水、不影響屋頂原有設(shè)施的正常使用等要求，結(jié)合以上特點(diǎn)，屋頂綠化的類型主要分為草坪式、組合式、花園式三類，其中，草坪式采用抗逆性強(qiáng)的草本植被平鋪栽種的方式，重量輕，投入少；組合式采用低矮灌木形成高低錯(cuò)落的景觀；花園式的造景形式最豐富，采用景觀建筑、水體，綠化方面高大喬木、低矮灌木、草本植被配合使用。由于草坪、灌木、喬木等不同綠地的綠化面積計(jì)算方式不同，而草坪式、組合式、花園式三種類別的綠地種類不同，因此，預(yù)先為草坪式、組合式、花園式構(gòu)建所屬類別的計(jì)算方法，增加計(jì)算速度及準(zhǔn)確率。
[0049]本發(fā)明的實(shí)施例還提供了一種基于圖像識別的城市屋頂綠化面積計(jì)算系統(tǒng)，所述系統(tǒng)包括:
[0050]圖像采集模塊，用于空中拍攝屋頂采集屋頂綠化圖像；
[0051]分類模塊，用于將所述屋頂綠化圖像進(jìn)行分類，分類類別為草坪式、組合式、花園式三類；
[0052]計(jì)算模塊，用于根據(jù)所述屋頂綠化圖像的類別計(jì)算所述屋頂綠化圖像的綠化面積。
[0053]實(shí)施例1
[0054]本發(fā)明實(shí)施例1提供了一種基于圖像識別的城市屋頂綠化面積計(jì)算方法，圖1為本實(shí)施例的基于圖像識別的城市屋頂綠化面積計(jì)算方法的流程圖，請參閱圖1所示:
[0055]在步驟S101，對城市屋頂進(jìn)行空中拍攝，采集屋頂綠化圖像；本實(shí)施例進(jìn)行空中拍攝時(shí)，采用在無人機(jī)上安裝數(shù)碼拍攝設(shè)備的方式，無人機(jī)的飛行速度、飛行高度可進(jìn)行控制，另外，無人機(jī)可以垂直起降，能夠在空中懸停、側(cè)飛、后退，通過飛行速度和飛行高度的調(diào)節(jié)，保證航拍的重疊率和航拍圖像的清晰度，保證后續(xù)屋頂綠化圖像識別的準(zhǔn)確性及屋頂綠化面積計(jì)算的精確性。
[0056]在步驟S102，對屋頂綠化圖像進(jìn)行采樣，提取采樣點(diǎn)的局部特征；其中，采樣點(diǎn)的局部特征為像素塊值，SIFT (尺度不變的特征變換)特征、LBP (局部二值模式)特征或HOG(梯度方向直方圖)特征。
[0057]在步驟S103，根據(jù)樣本的類別屬性，用SVM (支持向量機(jī))分類器、KNN (最鄰近)分類器、Random Forest (隨機(jī)森林)分類器或Bayesian (貝葉斯)分類器進(jìn)行不同類型樣本的分類器訓(xùn)練，分別得到草坪式、組合式、花園式屋頂綠化圖像的分類器；
[0058]在步驟S104，分別用草坪式、組合式、花園式屋頂綠化圖像的分類器對所述屋頂綠化圖像進(jìn)行判別，對比不同類型綠化圖像的分類器的判別結(jié)果，選取分類器輸出分?jǐn)?shù)最大的類別作為所述屋頂綠化圖像的分類結(jié)果；
[0059]在步驟S105，將所述屋頂綠化圖像的局部特征輸入預(yù)先構(gòu)建的所屬類別的計(jì)算器，輸出所述屋頂綠化圖像的綠化面積；在一般的綠化面積計(jì)算中，綠化面積是指綠化的覆蓋面積，即綠化種植中的喬木、灌木、草坪等所有植被的垂直投影面積，它隨著時(shí)間的推移、樹冠的大小而變化。草坪式屋頂綠化可直接計(jì)算草坪所占面積；組合式屋頂綠化只含有不同的灌木，可依據(jù)灌木的修剪形狀對垂直投影面積進(jìn)行計(jì)算，還可進(jìn)一步地根據(jù)灌木的生長速度預(yù)測其垂直投影面積的變化；花園式屋頂綠化含有喬木、灌木、草坪三類綠化植物，喬木的樹冠較大，在喬木的垂直投影下可能還覆蓋有草坪或灌木，使用不同的綠化面積統(tǒng)計(jì)標(biāo)準(zhǔn)，會對相應(yīng)的重復(fù)面積進(jìn)行調(diào)整，還可根據(jù)不同種類喬木的生長速度對喬木垂直投影面積的變化進(jìn)行預(yù)測。因此，分類計(jì)算能充分提高計(jì)算速度及計(jì)算的準(zhǔn)確性。進(jìn)一步地，草坪、灌木、喬木等不同綠地具有不同大小的生態(tài)效益，在進(jìn)行綠地生態(tài)功能評價(jià)的過程中，需對綠化指標(biāo)進(jìn)行調(diào)整，如采用綠容率作為綠化指標(biāo)，需對綠化植物的綠量進(jìn)行計(jì)算，不僅需要計(jì)算植被的垂直投影面積，還需考慮植被的高度，更需要將屋頂綠化進(jìn)行分類。
[0060]實(shí)施例2
[0061]本發(fā)明實(shí)施例2提供了一種基于圖像識別的城市屋頂綠化面積計(jì)算方法，圖2為本實(shí)施例的基于圖像識別的城市屋頂綠化面積計(jì)算方法的流程圖，請參閱圖2所示:
[0062]在步驟S201，對城市屋頂進(jìn)行空中拍攝，采集屋頂綠化圖像；
[0063]在步驟S202，根據(jù)不同分辨率對所述屋頂綠化圖像進(jìn)行分塊，并將各分塊圖像的區(qū)域共存特征進(jìn)行集成；
[0064]在步驟S203，對采集的屋頂綠化圖像進(jìn)行預(yù)處理；
[0065]本實(shí)施例中，對采集的屋頂綠化圖像進(jìn)行預(yù)處理的具體步驟為:
[0066]對所述屋頂綠化圖像進(jìn)行濾波處理；[0067]將所述屋頂綠化圖像綠化區(qū)域進(jìn)行分割；
[0068]對分割出的綠化區(qū)域圖像進(jìn)行增強(qiáng)；
[0069]在步驟S204，對屋頂綠化圖像進(jìn)行采樣，提取采樣點(diǎn)的局部特征；
[0070]其中，所述采樣點(diǎn)的局部特征為像素塊值、SIFT特征、LBP特征或HOG特征；
[0071]在步驟S205，根據(jù)樣本的類別屬性，用SVM分類器、KNN分類器、Random Forest分類器或Bayesian分類器進(jìn)行不同類型樣本的分類器訓(xùn)練，分別得到草坪式、組合式、花園式屋頂綠化圖像的分類器；
[0072]在步驟S206，分別用草坪式、組合式、花園式屋頂綠化圖像的分類器對所述屋頂綠化圖像進(jìn)行判別，對比不同類型綠化圖像的分類器的判別結(jié)果，選取分類器輸出分?jǐn)?shù)最大的類別作為所述屋頂綠化圖像的分類結(jié)果；
[0073]在步驟S207，將所述屋頂綠化圖像的局部特征輸入預(yù)先構(gòu)建的所屬類別的計(jì)算器，輸出所述屋頂綠化圖像的綠化面積。
[0074]進(jìn)一步地，還可以根據(jù)采集的屋頂綠化圖像信息，獲取天氣狀況等其他信息；
[0075]進(jìn)一步地，還可將采集的屋頂綠化圖像信息建立數(shù)據(jù)庫，以便后續(xù)研究。
[0076]實(shí)施例3
[0077]本發(fā)明實(shí)施例3提供了一種基于圖像識別的城市屋頂綠化面積計(jì)算系統(tǒng)，如圖3所示，該系統(tǒng)包括:圖像采集模塊1、分類模塊2、計(jì)算模塊3、分塊模塊4和預(yù)處理模塊5。
[0078]其中，圖像采集模塊I為屋頂綠化圖像采集模塊，用于空中拍攝屋頂采集屋頂綠化圖像；分塊模塊4根據(jù)不同分辨率對所述屋頂綠化圖像進(jìn)行分塊，并將各分塊圖像的區(qū)域共存特征進(jìn)行集成；預(yù)處理模塊5對分塊后的屋頂綠化圖像進(jìn)行預(yù)處理，在本實(shí)施例中，預(yù)處理模塊5對所述屋頂綠化圖像首先進(jìn)行濾波處理，然后將所述屋頂綠化圖像綠化區(qū)域進(jìn)行分割，最后對分割出的綠化區(qū)域圖像進(jìn)行增強(qiáng)。
[0079]分類模塊2用于將所述屋頂綠化圖像進(jìn)行分類，分類類別為草坪式、組合式、花園式三類。如圖4所示,在本實(shí)施例中，分類模塊2進(jìn)一步包括:采樣單元21、特征提取單元22、訓(xùn)練單元23和識別單元24，采樣單元21對輸入的屋頂綠化圖像提取采樣點(diǎn)；特征提取單元22獲得屋頂綠化圖像采樣點(diǎn)的局部特征；訓(xùn)練單元23根據(jù)樣本的類別屬性，用SVM分類器、KNN分類器、Random Forest分類器或Bayesian分類器進(jìn)行不同類型樣本的分類器訓(xùn)練，分別得到草坪式、組合式、花園式屋頂綠化圖像的分類器；識別單元24對所述屋頂綠化圖像進(jìn)行判別，對比不同類型綠化圖像的分類器的判別結(jié)果，選取分類器輸出分?jǐn)?shù)最大的類別作為所述屋頂綠化圖像的識別結(jié)果。
[0080]在分類模塊2對屋頂綠化圖像進(jìn)行分類后，計(jì)算模塊3根據(jù)所述屋頂綠化圖像的類別計(jì)算所述屋頂綠化圖像的綠化面積。
[0081]以上所述本發(fā)明的【具體實(shí)施方式】，并不構(gòu)成對本發(fā)明保護(hù)范圍的限定。任何根據(jù)本發(fā)明的技術(shù)構(gòu)思所做出的各種其他相應(yīng)的改變與變形，均應(yīng)包含在本發(fā)明權(quán)利要求的保護(hù)范圍內(nèi)。
【權(quán)利要求】
1.一種基于圖像識別的城市屋頂綠化面積計(jì)算方法，其特征在于，所述方法包括如下步驟: 步驟1:對城市屋頂進(jìn)行空中拍攝，采集屋頂綠化圖像； 步驟2:從所述圖像中提取特征參數(shù)，根據(jù)特征參數(shù)對所述圖像進(jìn)行分類，根據(jù)分類結(jié)果計(jì)算圖像的綠化面積。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于圖像識別的城市屋頂綠化面積計(jì)算方法，其特征在于，所述方法將屋頂綠化圖像分類為草坪式、組合式、花園式三類。
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的基于圖像識別的城市屋頂綠化面積計(jì)算方法，其特征在于，所述步驟2具體包括: 步驟a:對屋頂綠化圖像進(jìn)行采樣，提取采樣點(diǎn)的局部特征； 步驟b:根據(jù)樣本的類別屬性，用SVM分類器、KNN分類器、Random Forest分類器或Bayesian分類器進(jìn)行不同類型樣本的分類器訓(xùn)練，分別得到草坪式、組合式、花園式屋頂綠化圖像的分類器； 步驟c:分別用草坪式、組合式、花園式屋頂綠化圖像的分類器對所述屋頂綠化圖像進(jìn)行判別，對比不同類型綠化圖像的分類器的判別結(jié)果，選取分類器輸出分?jǐn)?shù)最大的類別作為所述屋頂綠化圖像的分類結(jié)果； 步驟d:將所述屋頂綠化圖像的局部特征輸入預(yù)先構(gòu)建的所屬類別的計(jì)算器，輸出所述屋頂綠化圖像的綠化面積。
4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的基于圖像識別的城市屋頂綠化面積計(jì)算方法，其特征在于，所述采樣點(diǎn)的局部特征為像素塊值、SIFT特征、LBP特征或HOG特征。
5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于圖像識別的城市屋頂綠化面積計(jì)算方法，其特征在于，在所述步驟I之后還包括如下步驟: 對采集的屋頂綠化圖像進(jìn)行預(yù)處理。
6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的基于圖像識別的城市屋頂綠化面積計(jì)算方法，其特征在于，所述對采集的屋頂綠化圖像進(jìn)行預(yù)處理的具體步驟為: 對所述屋頂綠化圖像進(jìn)行濾波處理； 將所述屋頂綠化圖像綠化區(qū)域進(jìn)行分割； 對分割出的綠化區(qū)域圖像進(jìn)行增強(qiáng)。
7.根據(jù)權(quán)利要求5所述的基于圖像識別的城市屋頂綠化面積計(jì)算方法，其特征在于，所述步驟I之后、預(yù)處理步驟之前還包括如下步驟: 根據(jù)不同分辨率對所述屋頂綠化圖像進(jìn)行分塊，并將各分塊圖像的區(qū)域共存特征進(jìn)行集成。
8.一種基于圖像識別的城市屋頂綠化面積計(jì)算系統(tǒng)，其特征在于，所述系統(tǒng)包括: 圖像采集模塊，用于空中拍攝屋頂采集屋頂綠化圖像； 分類模塊，用于將所述屋頂綠化圖像進(jìn)行分類，分類類別為草坪式、組合式、花園式三類； 計(jì)算模塊，用于根據(jù)所述屋頂綠化圖像的類別計(jì)算所述屋頂綠化圖像的綠化面積。
9.根據(jù)權(quán)利要求8所述的基于圖像識別的城市屋頂綠化面積計(jì)算系統(tǒng)，其特征在于，所述分類模塊包括:采樣單元，用于對輸入的屋頂綠化圖像提取采樣點(diǎn)； 特征提取單元，用于獲得屋頂綠化圖像采樣點(diǎn)的局部特征； 訓(xùn)練單元，用于根據(jù)樣本的類別屬性，用SVM分類器、KNN分類器、Random Forest分類器或Bayesian分類器進(jìn)行不同類型樣本的分類器訓(xùn)練，分別得到草坪式、組合式、花園式屋頂綠化圖像的分類器； 識別單元，對所述屋頂綠化圖像進(jìn)行判別，對比不同類型綠化圖像的分類器的判別結(jié)果，選取分類器輸出分?jǐn)?shù)最大的類別作為所述屋頂綠化圖像的識別結(jié)果。
10.根據(jù)權(quán)利要求8所述的基于圖像識別的城市屋頂綠化面積計(jì)算系統(tǒng)，其特征在于，所述系統(tǒng)還包括: 分塊模塊，用于根據(jù)不同分辨率對所述屋頂綠化圖像進(jìn)行分塊，并將各分塊圖像的區(qū)域共存特征進(jìn)行集成。
11.根據(jù)權(quán)利要求10所述的基于圖像識別的城市屋頂綠化面積計(jì)算系統(tǒng)，其特征在于，所述系統(tǒng)還包括: 預(yù)處理模塊，用于對采集 的屋頂綠化圖像進(jìn)行預(yù)處理。
【文檔編號】G06K9/62GK103699903SQ201310722221
【公開日】2014年4月2日 申請日期:2013年12月24日 優(yōu)先權(quán)日:2013年12月24日
【發(fā)明者】石璕, 陳寶權(quán), 黃惠, 張晶, 任甲成 申請人:中國科學(xué)院深圳先進(jìn)技術(shù)研究院