[发明专利]基于卷积神经网络的分类和连通区域分析的路网提取方法有效
| 申请号： | 201710260027.8 | 申请日： | 2017-04-20 |
| 公开（公告）号： | CN107480679B | 公开（公告）日： | 2021-08-17 |
| 发明（设计）人： | 李玉鑑;曾少锋;夏威;耿丹阳;钟南 | 申请（专利权）人： | 北京工业大学;中交信息技术国家工程实验室有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/34 | 分类号： | G06K9/34;G06K9/38;G06K9/62;G06N3/04 |
| 代理公司： | 北京思海天达知识产权代理有限公司 11203 | 代理人： | 张慧 |
| 地址： | 100124 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开一种用于提取遥感图像中路网的方法，首先需要以d×d的滑动窗口在有标注的图像上采集道路及背景作为训练样本，滑动窗口中心像素为道路则视为正类样本，滑动窗口中心s×s区域不含道路则视为负类样本。采用卷积神经网络对样本进行训练，然后对图像中的像素进行分类得到一幅二值图像，作为初步的提取结果，通过分析二值图像中的连通区域，并将N个最大的连通区域作为最终的提取结果。本发明方法的创新之处在于引入卷积神经网络对像素进行分类，并通过分析连通区域对分类结果进行优化。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 卷积 神经网络 分类 连通 区域分析 路网 提取 方法 | ||
【主权项】：
一种基于卷积神经网络的分类和连通区域分析的路网提取方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：对中的图像进行人工标注，得到仅含道路区域及背景区域的标签图像步骤2：依据以滑动窗口的形式从中采集正类和负类样本；步骤3：通过卷积神经网络训练样本；步骤4：用训练好的神经网络对未标注图像中的像素进行分类，得到一幅二值图像；步骤5：求解分类得到的二值图像中所包含的连通区域，保留最大的N个连通区域。
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