基于多时相图像的灾情评估方法及装置与流程

技术特征：
1.一种基于多时相图像的灾情评估方法，其特征在于，所述方法包括：获取历史灾前图像及历史灾后图像，将所述历史灾前图像及历史灾后图像输入至预设的初始评估模型中进行处理，得到灾情预测结果；根据所述灾情预测结果，对所述初始评估模型进行更新，得到灾情评估模型；将获取的实际灾前图像及实际灾后图像输入至所述灾情评估模型中进行处理，得到灾情评估结果。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述初始评估模型包括初始特征模型及初始语义模型。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述将所述历史灾前图像及历史灾后图像输入至预设的初始评估模型中进行处理，得到灾情预测结果包括：将所述历史灾前图像及历史灾后图像输入至预设的初始特征模型中进行处理，得到所述历史灾前图像对应的第一特征图，以及所述历史灾后图像对应的第二特征图；利用通道拼接方式，对所述第一特征图及所述第二特征图进行拼接，得到特征拼接图；将所述特征拼接图输入至预设的初始语义模型中进行处理，得到所述灾情预测结果；其中，所述灾情预测结果包括所述特征拼接图中每一像素坐标对应的灾情预测等级。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述灾情预测结果，对所述初始评估模型进行更新，得到灾情评估模型包括：根据所述灾情评估结果及预设的损失函数，对所述初始特征模型及所述初始语义模型进行更新，得到特征提取模型及语义分割模型，并将所述特征提取模型及语义分割模型作为所述灾情评估模型。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述将获取的实际灾前图像及实际灾后图像输入至所述灾情评估模型中进行处理，得到灾情评估结果包括：将获取的实际灾前图像及实际灾后图像输入至所述特征提取模型中进行处理，得到灾前特征图及灾后特征图；对所述灾前特征图及灾后特征图进行特征图拼接处理，得到的灾情特征图；将所述灾情特征图输入至所述语义分割模型中进行处理，得到所述灾情评估结果。6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述灾情评估结果包括所述灾情特征图中每一像素坐标对应的灾情预测等级。7.一种基于多时相图像的灾情评估装置，其特征在于，所述装置包括：历史图像模块，用于获取历史灾前图像及历史灾后图像，将所述历史灾前图像及历史灾后图像输入至预设的初始评估模型中进行处理，得到灾情预测结果；评估模型模块，用于根据所述灾情预测结果，对所述初始评估模型进行更新，得到灾情评估模型；评估结果模块，用于将获取的实际灾前图像及实际灾后图像输入至所述灾情评估模型中进行处理，得到灾情评估结果。8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述历史图像模块包括：特征图单元，用于将所述历史灾前图像及历史灾后图像输入至初始评估模型中的初始特征模型进行处理，得到所述历史灾前图像对应的第一特征图，以及所述历史灾后图像对应的第二特征图；
图像拼接单元，用于利用通道拼接方式，对所述第一特征图及所述第二特征图进行拼接，得到特征拼接图；预测结果单元，用于将所述特征拼接图输入至初始评估模型中的初始语义模型进行处理，得到所述灾情预测结果；其中，所述灾情预测结果包括所述特征拼接图中每一像素坐标对应的灾情预测等级。9.一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至6任一项所述方法。10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有执行权利要求1至6任一项所述方法的计算机程序。

技术总结
本发明提供了一种基于多时相图像的灾情评估方法及装置，可用于灾情评估领域或其他领域。所述方法包括：获取历史灾前图像及历史灾后图像，将所述历史灾前图像及历史灾后图像输入至预设的初始评估模型中进行处理，得到灾情预测结果；根据所述灾情预测结果，对所述初始评估模型进行更新，得到灾情评估模型；将获取的实际灾前图像及实际灾后图像输入至所述灾情评估模型中进行处理，得到灾情评估结果。本发明通过同时使用灾前卫星图像和灾后卫星图像来训练模型，使得灾情评估模型可以有效提取前后差异，提升对复杂灾情的评估预测准确率，为工作人员提供有效参考。为工作人员提供有效参考。为工作人员提供有效参考。


技术研发人员：王贺 高园 颜世杰 夏冬
受保护的技术使用者：中国工商银行股份有限公司
技术研发日：2022.01.27
技术公布日：2022/5/17