一种基于HUENet的城市爬坡识别方法

本发明公开了一种基于HUENet的城市爬坡识别方法，属于深度学习领域。所述方法包括以下步骤：获取城市爬坡的多模态特征数据，并基于城市爬坡分类框架构建样本城市的训练数据和验证数据；基于SegNeXt架构，同时结合多尺度空间卷积注意力和频域通道注意力，构建HUENet模型，并进行训练；对所述HUENet模型进行评估验证；将训练验证完成的HUENet模型用于城市爬坡识别。本发明增强了复杂情形下对HUE边缘的捕捉能力，以解决HUE的地物混淆问题，为HUE的精准识别提供了新的技术手段，并为山地丘陵地区的城市可持续发展提供了科学依据。