[发明专利]一种基于深度学习的高分辨率遥感图像道路提取方法在审
| 申请号： | 201711307240.6 | 申请日： | 2017-12-11 |
| 公开（公告）号： | CN108256424A | 公开（公告）日： | 2018-07-06 |
| 发明（设计）人： | 刘建;耿丹阳;罗伦;钟南;夏威;阳柯;苏航;孙士凯;刘志强;邓蕾;佘绍一;祁钰茜 | 申请（专利权）人： | 中交信息技术国家工程实验室有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62 |
| 代理公司： | 北京正理专利代理有限公司 11257 | 代理人： | 付生辉 |
| 地址： | 100011 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开一种基于深度学习的高分辨率遥感图像道路提取方法，包括通过卫星或航拍器获取遥感图像；建立深度学习模型；标注部分遥感图像并得到矢量路网；在所述遥感图像以及矢量路网上采集道路以及背景样本；采用所述深度学习模型对所述道路以及背景样本进行训练；用训练得到的深度学习网络对所述遥感图像中像素进行分类并得到二值图像；将二值图像中识别出的像素值进行标识。本发明能够提高分类精度，从而识别地物信息。 | ||
| 搜索关键词： | 遥感图像 背景样本 道路提取 二值图像 高分辨率 矢量 像素 学习 地物信息 分类 航拍 路网 标注 采集 卫星 网络 | ||
【主权项】：
1.一种基于深度学习的高分辨率遥感图像道路提取方法，其特征在于，包括通过卫星或航拍器获取遥感图像；建立深度学习模型；标注部分遥感图像并得到矢量路网；在所述遥感图像以及所述矢量路网上采集道路以及背景样本；采用所述深度学习模型对所述道路以及背景样本进行训练；用训练得到的深度学习网络对所述遥感图像中像素进行分类并得到二值图像；将二值图像中识别出的像素值进行标识。
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