摘要
本申请公开了一种电线杆区域分割定位方法和相关设备,先获取待分割的电线杆图像,再将其输入训练完成的电线杆图像分割网络。该网络包含下采样、上采样模块,以及核心的连续边界提取模块CBEM和全局电线杆定位模块GUPLM。CBEM通过串联多个BEM提取多尺度局部特征,各BEM经深度扩张卷积等操作后进行特征融合。GUPLM则拼接中间特征图与上采样特征图,经深度可分离非对称卷积等计算,融合全局与局部特征,最终输出电线杆分割结果灰度图,依灰度值定位电线杆区域。此方法解决了传统特征尺度单一导致的边缘模糊;复杂背景分割中,避免了误分割,提升了分割准确性,极大增强了对复杂场景的适应性,有效弥补现有技术缺陷。
技术关键词
电线杆
图像分割网络
多尺度局部特征
上采样
定位方法
定位模块
融合全局
降维特征
融合特征
像素矩阵
卷积特征
子模块
优化网络参数
拉普拉斯
采样模块
图像获取单元
计算机程序产品