基于MRC-Net网络的航拍影像铁轨提取方法

一种基于多尺度残差融合编解码结构网络(MRC‑Net)的无人机航拍影像铁路提取方法，涉及深度学习领域，解决现有技术中采用像素级语义分割铁路精度低的问题，本发明提出了基于多尺度残差编解码结构的网络，利用该网络在特征提取的优势，提高了图像的分割质量。在编码器部分，设计了一个多尺度特征提取器，在编解码器之间设计了相邻特征层融合模块，减小了不同层特征间的语义差异。引入边缘检测算子，增强边缘信息，并引入交叉熵损失对不同尺度结果进行预测，提高对不同尺度信息的感知能力。本发明基于多尺度残差融合编解码结构网络(MRC‑Net)的无人机航拍铁路提取方法，集成了多尺度特征提取器和多尺度特征融合模块的设计，提高了铁路提取精度。