摘要
本发明公开了一种基于去耦合的弱监督机场图像语义分割方法,通过构建一个弱监督语义分割模型,利用弱监督语义分割方法收集机场各个类别的实例图,将训练图像进行解耦操作,生成新的训练图像和机场伪标签,再训练基于机场的辅助学习任务以及监督训练图像分类主任务,生成效果更好的新的机场伪标签,最后训练弱监督语义分割模型,并对其进行完全监督,获得最终的分割结果。本发明的方法增强了系统在机场环境下的鲁棒性。在机场中,能够有效应对机场这一特殊环境,显著提升飞行器和地面设备的监控效率,在自动驾驶、无人机监管和智能交通等领域具有广阔的应用前景,为机场的智能化和自动化运营提供了重要支持。
技术关键词
弱监督语义分割
图像语义分割方法
分类网络
标签模块
物体
多任务
深度神经网络模型
无人机监管
图像级标签
语义实体
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