摘要
本发明公开了一种基于混合影像的无人机实时地物分割方法，该方法包括：收集目标区域的遥感影像并进行部分标注，制作数据集；构建地物分割网络并进行训练；利用地物分割网络进行实时地物分割，将得到的标签进行可视化后输出至用户设备上；对得到的标签进行置信度计算，对置信度大于等于阈值的标签进行图像混合处理，生成混合影像，并输入至地物分割网络继续进行训练。本发明采用轻量级神经网络基于一致性正则化的半监督方法，在移动设备上延迟小，只需要少量的标签数据，即能实现，且分类精度高。此外，本发明采用图像混合、匹配策略，最大程度地利用数据，增加模型对低比例的地物类别的特征提取能力，提升模型分割精度，减少模型过拟合的风险。
