[发明专利]一种基于遥感影像和深度学习的道路提取方法有效
| 申请号： | 201910104050.7 | 申请日： | 2019-02-01 |
| 公开（公告）号： | CN109800736B | 公开（公告）日： | 2023-07-21 |
| 发明（设计）人： | 于瑞云;乔通;汪宇庭 | 申请（专利权）人： | 东北大学 |
| 主分类号： | G06V20/10 | 分类号： | G06V20/10;G06V10/44;G06V10/764;G06V10/26;G06V10/82;G06V20/70;G06N3/0464;G06N3/048;G06N3/082 |
| 代理公司： | 沈阳优普达知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 21234 | 代理人： | 张志伟 |
| 地址： | 110169 辽*** | 国省代码： | 辽宁;21 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于遥感影像和深度学习的道路提取方法，步骤为：在遥感影像中，确定遥感影像的分辨率并截取，对截取遥感影像进行数据标注；使用Canny边缘检测算法对截取的遥感像对图像边缘进行提取，将提取得到的图像与原图像叠加，突出道路特征；搭建图像分类模型，在对基础的网络进行分类任务的训练中，留下低级的图像特征信息，并在特征提取模型构建的流程中，传递给下一级语义分割模型；搭建语义分割模型，用于在遥感影像中分割出道路信息；训练后，提取道路信息的网络参数将留存在分割模型中。本发明通过对图像进行预处理，突出道路特征，用以加速学习，加速语义分割模型的训练，可以实现提取遥感影像道路信息的效果。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 遥感 影像 深度 学习 道路 提取 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于遥感影像和深度学习的道路提取方法，其特征在于包括以下步骤：1)在遥感影像中，确定遥感影像的分辨率并截取，对截取遥感影像进行数据标注；2)使用Canny边缘检测算法对截取的遥感影像进行预处理，通过对图像边缘进行提取，并将提取得到的图像与原图像叠加，突出道路特征，用以加速学习；3)搭建一个图像分类模型，通过在对基础的网络进行分类任务的训练中，在网络的参数存留下低级的图像特征信息，将上述图像特征信息在特征提取模型构建的流程中，传递给下一级的语义分割模型；4)搭建一个语义分割模型，用于在遥感影像中分割出道路信息；在经过训练后，提取道路信息的网络参数将留存在分割模型中。
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