摘要
本发明涉及计算机视觉技术领域,具体公开了一种用于光学遥感图像中的道路交叉口检测方法,构建了道路交叉口检测模型,该模型以Swin Transformer作为主干网络进行特征提取,实现局部细节与全局上下文信息的深度融合,并结合轻量化编码器结构与结构感知匹配机制,在提升空间特征建模效率的同时,增强了目标识别的结构表达能力;同时引入结构语义向量参与联合匹配损失优化过程,进一步提升了目标表示精度与结构一致性,使模型在复杂交叉口检测场景下表现更加稳定。与传统CNN检测方法及标准DETR模型相比,本发明构建的道路交叉口检测模型在检测精度、结构区分能力与鲁棒性方面具有显著提升。