摘要
本发明提供一种基于级联高分辨率网络的沙脊线提取方法和装置,所述方法包括:将待提取沙脊线的目标遥感图像输入预先构建的边缘检测模型,即可得到所述边缘检测模型输出的沙脊线提取结果;其中,所述边缘检测模型是利用目标区域的遥感图像样本、对预先构建的卷积神经网络进行训练得到的;所述卷积神经网络包括骨干网络和多尺度信息聚合模块,所述骨干网络为级联高分辨率网络,所述骨干网络和所述多尺度信息聚合模块中均包括残差模块;所述卷积神经网络利用改进的上下文融合模块对所述骨干网络各阶段的侧输出特征图进行融合,以得到边缘预测结果。解决了利用边缘检测模型进行沙脊线提取时存在的特征信息缺失,和提取结果准确度较差的技术问题。
技术关键词
边缘检测模型
多尺度信息
残差模块
输出特征
网络
多尺度特征提取
级联
特征提取模块
Softmax函数
分辨率
双线性插值方法
阶段
图像
空间特征提取
数据采集单元
通道
语义特征
分支
系统为您推荐了相关专利信息
高速数据传输方法
低轨卫星网络
星载传感器
动态资源分配
极化码级联
高斯扩散模型
噪声图像
噪声样本
网络
噪声水平估计
集输管道
防控方法
页岩油
管道泄漏事故
动态父节点
大语言模型
多模态
神经网络架构
模型预训练
文本
阀门控制回路
蒸汽分配系统
系统控制回路
训练神经网络模型
BP神经网络模型