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    • 6. 发明授权
    • 融合多尺度特征和双注意力机制的遥感影像道路分割方法
    • CN117078943B
    • 2023-12-19
    • CN202311343105.2
    • 2023-10-17
    • 太原理工大学
    • 陈泽华张晓凯杨莹张佳鹏郭学俊赵哲峰刘西林刘晓峰
    • G06V10/26G06V10/25G06V10/52G06V10/774G06V10/82G06V10/80G06V20/56G06N3/0455G06N3/08
    • 本发明提供了一种融合多尺度特征和双注意力机制的遥感影像道路分割方法,属于深度学习技术领域;解决了目前采用深度学习方法提取遥感影像中道路时由于道路被物体遮挡导致提取的道路出现断连的问题;对RGB三通道的高分辨率遥感图像进行人工标注,制作标签图像,划分数据集并进行图像预处理;搭建基于深度学习方法的道路分割模型,输入训练集图像和标签对其进行训练;将待测试图像输入道路分割模型得到预测标签图像。本发明通过添加前景特征增强模块、融合多尺度特征的双注意力模块、上下文信息提取模块和改进解码器等方式来提升模型(56)对比文件龙伊娜 等.基于改进D-Linknet的高分遥感影像道路提取方法《.激光杂志》.2022,第44卷(第2023(05)期),162-168.周涛 等.C2 Transformer U-Net:面向跨模态和上下文语义的医学图像分割模型《.电子与信息学报》.2023,第45卷(第2023(05)期),1807-1816.刘童心.基于深度学习的高分辨率遥感影像道路提取研究《.中国优秀硕士学位论文全文数据库工程科技Ⅱ辑》.2022,(第2022(01)期),C028-261.陈果 等.结合上下文信息与多层特征融合的遥感道路提取《.激光与光电子学进展》.2023,1-18.Tang X 等.Multi-scale channelimportance sorting and spatial attentionmechanism for retinal vesselssegmentation《.Applied Soft Computing》.2020,第93卷1-10.S. Wang 等.Attention Guided Encoder-Decoder Network With Multi-Scale ContextAggregation for Land Cover Segmentation.《IEEE Access》.2020,第8卷215299-215309.Yuan M 等.Using the wide-rangeattention U-Net for road segmentation.《Remote sensing letters》.2019,第10卷(第2019(05)期),506-515.Li J 等.Cascaded attention DenseUNet(CADUNet) for road extraction from very-high-resolution images《.ISPRSInternational Journal of Geo-Information》.2021,第10卷(第2021(05)期),1-20.陈泽华 等.改进U-Net型网络的遥感图像道路提取《.中国图象图形学报》.2021,第26卷(第2021(12)期),3005-3014.