基于条件随机场和U型网络的遥感图像道路提取

• 作者: 包壮壮 吴华兴 李智伟 董玉浩 赵学军
• 来源期刊: 探测与控制学报
• 关键词: 道路提取 深度学习 语义分割 条件随机场
• 年，卷（期）: 2020,（3）
• 页码范围: 24-30
• 页数: 7页
• 分类号: P237
• 语种: 中文

摘要

针对当前遥感图像数据集提取道路时对物体细节分割效果不佳,双向车道、立交桥等处不能完好分辨的问题,提出了基于条件随机场和U型网络的遥感图像道路提取方法.由于遥感图像中道路局部细节特征丰富、语义特征简单的特性,该方法调整了滤波器个数,并使用空洞卷积增大感受野,提高了网络特征提取能力;其次,针对道路目标在遥感图像中占比小,易被背景侵蚀的特性,选择Lovasz-Softmax损失函数,并在后端引入条件随机场,进一步利用了全局上下文信息的联系,优化了分割结果.实验结果表明,本方法在召回率、精度和F1-Score达到82.8％,80.9％,81.8％的同时,交并比及运行速度为85％和10 FPS,基本满足视频分割的要求,可运用于边缘设备.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	吴华兴	空军工程大学管理工程与无人机工程学院	21	44	4.0	4.0
2	赵学军	空军工程大学基础部	48	176	7.0	11.0
3	包壮壮	空军工程大学基础部	5	0	0.0	0.0
4	董玉浩	空军工程大学基础部	5	1	1.0	1.0
5	李智伟	空军工程大学基础部	1	0	0.0	0.0