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摘要:
为实现高分辨率卫星图像的道路自动提取,设计一种编码器-解码器结构的图像分割方法.针对卫星图像中乡村地区的道路提取结果不佳,以及不能对阴影区域、被遮挡区域的道路进行有效提取的问题,以不含全连接层的VGG13作为编码器的骨干网络,对解码器部分进行设计,达到对道路区域进行有效提取的目的,并对模型训练使用的损失函数进行介绍.在开始训练之前,对DeepGlobe道路提取数据集进行预处理.使用PaddlePaddle深度学习框架展开实验,改进后的方法在验证集上的IoU,acc,Kappa分别可以达到0.6194,0.9811,0.7551,对比实验结果显示,与使用DeepLabv3+和U-Net的道路提取方法相比,可以有效提升道路提取结果的准确性和完整性.
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文献信息
篇名 一种高分辨率卫星图像道路提取方法
来源期刊 成都信息工程大学学报 学科 工学
关键词 深度学习 卫星图像 道路提取 图像分割 飞桨
年,卷(期) 2022,(1) 所属期刊栏目 电子信息科学与技术
研究方向 页码范围 46-50
页数 5页 分类号 TP75
字数 语种 中文
DOI 10.16836/j.cnki.jcuit.2022.01.008
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研究主题发展历程
节点文献
深度学习
卫星图像
道路提取
图像分割
飞桨
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
成都信息工程大学学报
双月刊
2096-1618
51-1769/TN
四川省成都市西南航空港经济开发区学府路一段24号
chi
出版文献量(篇)
2582
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