摘要
本发明提出一种融合卷积神经网络与视觉状态空间模型的遥感图像语义分割方法及系统,包括:首先是基于轻量级ResNet18的编码器,用于提取遥感图像的多尺度语义特征;其次是基于视觉状态空间模块的解码器,用于建模图像中的长距离依赖关系并恢复空间分辨率;然后是局部特征补偿模块,用于增强对细粒度语义信息的感知能力,提高小目标区域的分割精度;最后是多尺度注意力增强模块,用于融合深浅层特征,实现空间细节与语义信息的协同优化。本发明能够同时提取遥感图像的全局语义特征与局部细节信息,具有较高的分割精度和较好的遥感图像语义分割效果。
技术关键词
融合卷积神经网络
状态空间模型
空间模块
遥感图像语义分割
视觉
语义特征
解码器
注意力
编码器
分支
优化器
扩展模块
空间结构特征
空间结构信息
多尺度
遥感图像数据
系统为您推荐了相关专利信息
车道特征
水平控制方法
空气弹簧悬挂系统
图像采集单元
误差函数
路径规划系统
最佳飞行路径
云端数据处理
无人机
飞行路径规划
信号采集单元
特征值
患者
视觉敏锐度测试
信号接收单元