摘要
本发明公开了一种基于混合影像的无人机实时地物分割方法,该方法包括:收集目标区域的遥感影像并进行部分标注,制作数据集;构建地物分割网络并进行训练;利用地物分割网络进行实时地物分割,将得到的标签进行可视化后输出至用户设备上;对得到的标签进行置信度计算,对置信度大于等于阈值的标签进行图像混合处理,生成混合影像,并输入至地物分割网络继续进行训练。本发明采用轻量级神经网络基于一致性正则化的半监督方法,在移动设备上延迟小,只需要少量的标签数据,即能实现,且分类精度高。此外,本发明采用图像混合、匹配策略,最大程度地利用数据,增加模型对低比例的地物类别的特征提取能力,提升模型分割精度,减少模型过拟合的风险。
技术关键词
无人机
分割方法
轻量级神经网络
标签
后台系统
分割系统
嵌入式系统
卷积模块
移动设备
训练系统
遥感影像数据
特征提取能力
图像
地物类别
标记
参数
训练集
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