本發明公開了一種語義分割的森林火災檢測方法和裝置，包括：采集森林火災遙感圖像，建立森林火災遙感圖像數據集；構建對抗樣本生成模型；把森林火災遙感圖像輸入到對抗樣本生成模型，得到具有噪聲干擾的森林火災遙感圖像，把具有噪聲干擾的森林火災遙感圖像增加到森林火災遙感圖像數據集中；把森林火災遙感圖像數據集的森林火災遙感圖像輸入到語義分割網絡進行訓練，得到最優語義分割網絡；把森林火災遙感圖像輸入到最優語義分割網絡，得到森林火災足跡信息。

技術領域

本發明涉及圖像處理領域，特別涉及一種語義分割的森林火災檢測方法、控制器及存儲介質。

背景技術

目前評森林火災跡地存在依賴大量野外調查，森林火災跡地樣本數據集難以標記，火災足跡形狀不規則，人工觀察火災足跡費時費力，且容易漏掉個別的火災足跡；此外由于遙感機載遙感雷達影像存在噪聲干擾，火災區域附近的住宅區、水庫等區域會嚴重干擾火災足跡區域的分割，從而影響圖像分割的準確率。

發明內容

本發明旨在至少解決現有技術中存在的技術問題之一。為此，本發明提出一種一種語義分割的森林火災檢測方法、控制器及存儲介質，所述一種語義分割的森林火災檢測方法、控制器及存儲介質借助深度學習算法提高模型檢測準確度，森林火災足跡目前還沒有用到深度特征融合的語義分割方法來實現火災足跡的檢測，以飛機搭載的機載遙感系統可以靈活地對大片森林面積及遙遠的山區森林面積進行圖像識別，獲取森林地表信息，相對于星載遙感，機載遙感影像具有靈活的遙感圖像分辨率，可以獲得清晰的圖像，根據不同次數大范圍的機載遙感圖像的分割結果，森林維護人員得到火災足跡信息后實施后期火災聯防處理，森林維護人員可以根據森林火災足跡的圖像的分割圖，迅速了解該地區頻繁發生火災的位置信息和時間信息，以及森林火災發生的蔓延趨勢和影響范圍，在火災跡地的信息充分了解后，森林維護人員重點預防聯防易發生火災的區域范圍，實施精準的有針對性的綜合防控措施。

第一方面，本發明實施例提出一種語義分割的森林火災檢測方法，包括：

采集森林火災遙感圖像，建立森林火災遙感圖像數據集；

構建對抗樣本生成模型；

把所述森林火災遙感圖像輸入到所述對抗樣本生成模型，得到具有噪聲干擾的森林火災遙感圖像，把所述具有噪聲干擾的森林火災遙感圖像增加到所述森林火災遙感圖像數據集中；

把所述森林火災遙感圖像數據集的所述森林火災遙感圖像輸入到語義分割網絡進行訓練，得到最優語義分割網絡；

把所述森林火災遙感圖像輸入到所述最優語義分割網絡，得到森林火災足跡信息。

根據本發明實施例的語義分割的森林火災檢測方法，至少具有如下技術效果:在網絡訓練過程中，采用對抗樣本訓練方法以增強網絡模型的魯棒性，獲得全局感受野，在卷積過程中調整空洞卷積率，從而提高圖像分割的準確率。最終把發生過火災的區域范圍完全識別，使網絡模型可以準確分割具有噪聲擾動的圖像。借助深度學習算法提高模型檢測準確度，森林火災足跡目前還沒有用到深度特征融合的語義分割方法來實現火災足跡的檢測，以飛機搭載的機載遙感系統可以靈活地對大片森林面積及遙遠的山區森林面積進行圖像識別，獲取森林地表信息，相對于星載遙感，機載遙感影像具有靈活的遙感圖像分辨率，可以獲得清晰的圖像，根據不同次數大范圍的機載遙感圖像的分割結果，森林維護人員得到火災足跡信息后實施后期火災聯防處理，森林維護人員可以根據森林火災足跡的圖像的分割圖，迅速了解該地區頻繁發生火災的位置信息和時間信息，以及森林火災發生的蔓延趨勢和影響范圍，在火災跡地的信息充分了解后，森林維護人員重點預防聯防易發生火災的區域范圍，實施精準的有針對性的綜合防控措施。

根據本發明實施例的語義分割的森林火災檢測方法，所述構建對抗樣本生成模型如公式(1)所示：

S＝{δ:||δ||_∞≤ε}??????????????????(2)