(19)中华 人民共和国 国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202111648861.7 (22)申请日 2021.12.3 0 (71)申请人 国网能源研究院有限公司 地址 102209 北京市昌平区北七家未来科 技城滨河大道18号 申请人 中国地质大 学 （北京） (72)发明人 吴恒天　孔维政　王广军　汤芳　 吴潇雨　陈睿　 (74)专利代理 机构 北京八月瓜知识产权代理有 限公司 1 1543 代理人 秦莹 (51)Int.Cl. G06V 20/17(2022.01) G06Q 50/08(2012.01) G06N 20/00(2019.01) (54)发明名称 基于无人机航拍的建筑物类型识别方法、 系 统及装置 (57)摘要 本发明公开了一种基于无人机航拍的建筑 物类型识别方法、 系统及装置， 包括， 获取无人机 航拍建筑物目标区域的影像数据； 根据屋顶属 性， 识别所述影像数据中的屋顶信息得到建筑物 类型。 本发 明可以实现无人机航拍的建筑物的快 速识别。 权利要求书1页 说明书4页 附图1页 CN 114332654 A 2022.04.12 CN 114332654 A 1.一种基于无 人机航拍的建筑物类型识别方法， 其特 征在于， 包括， S1、 获取无人机航拍建筑物目标区域的影 像数据； S2、 根据屋顶属性， 识别所述影 像数据中的屋顶信息得到建筑物类型。 2.根据权利要求1所述的方法， 其特 征在于， 所述S2具体包括： 基于机器学习屋顶属性得到的建筑物类型识别模型， 根据屋顶属性， 识别所述影像数 据中的屋顶信息得到建筑物类型。 3.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述S2具体包括： 根据屋顶属性， 识别所述 影像数据中的屋顶信息得到建筑物类型， 其中建筑物类型为工业厂房、 商业楼宇、 公共建 筑、 居民建筑和农户建筑。 4.根据权利要求3所述的方法， 其特征在于， 所述S2进一步包括： 识别并标记工业厂房、 商业楼宇、 公共建筑、 居民建筑和农户建筑的屋顶形状、 建筑物数量和地理位置， 计算工业 厂房、 商业楼宇、 公共建筑、 居民建筑和农户建筑的屋顶面积， 将建筑屋类型、 数量、 地理位 置和屋顶面积存储在数据库中， 根据建筑屋类型、 数量、 地理位置和屋顶面积判断城市和农 村地区。 5.一种基于无 人机航拍的建筑物类型识别系统， 其特 征在于， 包括， 获取模块： 用于获取 无人机航拍建筑物目标区域的影 像数据； 识别模块： 用于根据屋顶属性， 识别所述影 像数据中的屋顶信息得到建筑物类型。 6.根据权利要求5所述的系统， 其特 征在于， 所述识别模块具体用于： 基于机器学习屋顶属性得到的建筑物类型识别模型， 根据屋顶属性， 识别所述影像数 据中的屋顶信息得到建筑物类型。 7.根据权利要求5所述的系统， 其特征在于， 所述识别模块具体用于： 根据屋顶属性， 识 别所述影像数据中的屋顶信息得到 建筑物类型， 其中建筑物类型为工业厂房、 商业楼宇、 公 共建筑、 居民建筑和农户建筑。 8.根据权利要求7所述的系统， 其特征在于， 所述识别模块还用于： 识别并标记工业厂 房、 商业楼 宇、 公共建筑、 居民建筑和农户建筑的屋顶形状、 建筑物数量和地理位置， 计算工 业厂房、 商业楼宇、 公共建筑、 居民建筑和农户建筑 的屋顶面积， 将建筑屋类型、 数量、 地理 位置和屋顶面积存储在数据库中， 根据建筑屋类型、 数量、 地理位置和屋顶面积判断城市和 农村地区。 9.一种基于无人机航拍的建筑物类型识别装置， 其特征在于， 包括： 存储器、 处理器及 存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序， 所述计算机程序被所述处理 器执行时实现如权利要求1至4中任一项所述的基于无人机航拍的建筑物类型识别方法的 步骤。 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上存储有信息传 递的实现程序， 所述程序被处理器执行时实现如权利要求 1至4中任一项 所述的基于无人机 航拍的建筑物类型识别方法的步骤。权　利　要　求　书 1/1 页 2 CN 114332654 A 2基于无人机 航拍的建筑物类型识别方 法、 系统及装 置 技术领域 [0001]本发明涉及无人机航拍的建筑识别领域， 尤其是涉及一种基于无人机航拍的建筑 物类型识别方法、 系统及装置 。 背景技术 [0002]无人机航拍、 人工智能、 深度学习发展到了一定程度， 现有技术中无法有效识别农 村屋顶， 无法无法有效识别城市 建筑类型。 发明内容 [0003]本发明的目的在于提供一种基于无人机航拍的建筑物类型识别方法、 系统及装 置， 旨在解决无 人机航拍的建筑物类型识别。 [0004]本发明提供一种基于无 人机航拍的建筑物类型识别方法， 包括： [0005]S1、 获取无人机航拍建筑物目标区域的影 像数据； [0006]S2、 根据屋顶属性， 识别所述影 像数据中的屋顶信息得到建筑物类型。 [0007]本发明还提供一种无 人机航拍的建筑物类型识别系统， 包括： [0008]获取模块： 用于获取 无人机航拍建筑物目标区域的影 像数据； [0009]识别模块： 用于根据屋顶属性， 识别所述影 像数据中的屋顶信息得到建筑物类型。 [0010]本发明实施例还提供一种无人机航拍的建筑物类型识别装置， 包括： 存储器、 处理 器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序， 所述计算机程序被所述 处理器执行时实现上述方法的步骤。 [0011]本发明实施例还提供一种计算机可读存储介质， 所述计算机可读存储介质上存储 有信息传递的实现程序， 所述 程序被处 理器执行时实现上述方法的步骤。 [0012]采用本发明实施例， 可以实现无 人机航拍建筑物类型 快速识别。 [0013]上述说明仅是本发明技术方案 的概述， 为了能够更清楚了解本发明的技术手段， 而可依照说明书的内容予以实施， 并且为了让本发明的上述和其它目的、 特征和优点能够 更明显易懂， 以下 特举本发明的具体实施方式。 附图说明 [0014]为了更清楚地说明本发明具体实施方式或现有技术中的技术方案， 下面将对具体 实施方式或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍， 显而易见地， 下面描述中的 附图是本发明的一些实施方式， 对于本领域普通技术人员来讲， 在不付出创造性劳动的前 提下， 还可以根据这些附图获得其 他的附图。 [0015]图1是本发明实施例的基于无 人机航拍的建筑物类型识别方法的流 程图； [0016]图2是本发明实施例的基于无 人机航拍的建筑物类型识别系统的示 意图； [0017]图3是本发明实施例的基于无 人机航拍的建筑物类型识别装置示 意图。 [0018]附图标记说明：说　明　书 1/4 页 3 CN 114332654 A 3