一种基于双通道深度神经网络的遥感图像道路提取方法

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一种基于双通道深度神经网络的遥感图像道路提取方法
申请号:CN202410853815
申请日期:2024-06-28
公开号:CN118397462B
公开日期:2024-08-27
类型:发明专利
摘要
本申请涉及一种基于双通道深度神经网络的遥感图像道路提取方法,属于遥感图像道路提取技术领域,该方法包括如下步骤:构建道路提取模型,所述道路提取模型为可同时提取道路特征信息和建筑物特征信息的双通道深度神经网络,所述双通道深度神经网络包括道路特征信息提取分支、建筑物特征信息提取分支、特征融合分支、特征解码模块、分割分支和连通分支;对公开数据集进行裁剪生成道路提取模型的训练集和测试集;使用训练集和测试集对所述道路提取模型进行训练,并使用训练完成的道路提取模型从图像中进行道路提取。本发明方法能够同时学习道路特征和建筑物特征信息,区分具有相似光谱特性的道路和建筑物信息,使得道路提取的结果更加准确。
技术关键词
深度神经网络 卷积模块 道路特征 解码模块 预测特征 多层感知器 建筑物 特征信息提取 分支 遥感图像道路提取 残差模块 上采样 池化特征 金字塔 通道 注意力机制
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