摘要
本发明公开一种基于语义分割的水网系统数字化映射方法及系统,采用深度学习算法构建语义分割模型,以准确识别水网系统中的“纲‑目‑结”三要素,提高数字化映射的精度和效率。其中,通过结合多尺度卷积核和注意力机制,实现对复杂场景中不同尺度特征的捕捉和增强,不仅能够提高模型的分割精度,还能够增强模型对复杂场景的适应性,为水网图像的数字化映射提供了有力的支持。同时,通过设计特定的损失函数和引入注意力机制,使得模型能够更好地理解水网图像中的结构关系,准确识别出不同要素之间的连接关系,为实现高精度、高效率的水网数字化映射提供可靠的技术保障。
技术关键词
语义分割模型
映射方法
水网系统
直方图均衡化方法
多尺度卷积核
引入注意力机制
像素
历史监测数据
构建预测模型
实时监测数据
基础
深度学习算法
图像获取模块
机器学习算法
系统为您推荐了相关专利信息
运动轨迹预测方法
RGBD图像
语义分割模型
深度图
序列
计算方法
坐标系
神经网络结构
泊松方程
多物理场建模技术