基于非对称型神经网络的高分辨率遥感影像道路网络提取方法、系统、设备及介质

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基于非对称型神经网络的高分辨率遥感影像道路网络提取方法、系统、设备及介质
申请号:CN202510042776
申请日期:2025-01-10
公开号:CN119851136B
公开日期:2025-09-16
类型:发明专利
摘要
基于非对称型神经网络的高分辨率遥感影像道路网络提取方法、系统、设备及介质,其方法是:首先获取待训练高分辨率道路遥感影像数据并进行预处理;其次通过多层预训练模型ResNet34对预处理后的道路影像数据利用编码器逐步获取道路的两层低级特征和高级特征;将编码器提取到的道路高级特征输入到高级特征优化模块AFOM对其进行优化和增强,并去除冗余特征,得到优化后的道路高级特征;最后利用解码器优化并融合道路的两层低级特征和优化后的道路高级特征,获得优化的整体模型,用损失函数softDice和BCE的综合表示优化的整体模型,通过恢复图像分辨率,最终输出提取的道路网络图;系统、设备及介质,基于非对称型神经网络的高分辨率遥感影像道路网络提取方法,对高分辨率遥感影像中的道路进行识别分割;本发明具有精确度高和鲁棒性好的优点。
技术关键词
高分辨率遥感影像 卷积模块 条带 道路特征 预训练模型 金字塔 遥感影像数据 编码器 路面纹理 双线性插值 冗余特征 网络 空洞 程序存储介质 通道注意力机制 全局平均池化