一种基于轻量级神经网络的高精度道路提取方法和系统

本发明提出了一种基于轻量级神经网络的高精度道路提取方法和系统，属于遥感图像道路提取技术领域，提高了道路提取的准确性和鲁棒性。该方法包括如下步骤：对遥感图像数据集进行裁剪和增强，划分训练集和测试集；构建基于形状与遮挡感知的轻量级道路提取网络模型，所述模型采用编码器‑解码器架构，使用Swin Transformer模块、多分支堆叠条带卷积模块和自适应动态蛇形卷积模块等技术；使用训练集和测试集对所述模型进行训练，并使用训练完成的模型从图像中进行道路提取。本发明方法能够有效提取道路特征，降低道路的漏检、误检率，提高了道路提取的精度、连通性和鲁棒性。