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      電子發(fā)燒友網(wǎng)>電子資料下載>顯示及光電>基于深度學(xué)習(xí)的遙感影像典型要素提取方法

      基于深度學(xué)習(xí)的遙感影像典型要素提取方法

      2021-06-03 | pdf | 1.89 MB | 次下載 | 免費(fèi)

      資料介紹

      　　為提取髙分辨率遙感影像的典型要素（建筑物及道路），基于深度學(xué)習(xí)，提出一種語義分割與全連接條件隨機(jī)場（CRF）相結(jié)合的提取方法。以 Deeplabv3+作為語義分割模型，提取較完整圖像分割信息，并將其作為全連接CRF的一元能量函數(shù)的輸入，利用平均場近似方法進(jìn)行推理，實(shí)現(xiàn)對分割信息邊界的優(yōu)化。通過分析 Deeplabv3+模型在噪聲樣本集數(shù)據(jù)的訓(xùn)練效果驗(yàn)證其魯棒性，并基于公開影像及矢量數(shù)據(jù)源設(shè)計(jì)大規(guī)模遙感訓(xùn)練樣本集智能采集系統(tǒng)。采集羅德島2000平方公里遙感影像及相對應(yīng)典型要素標(biāo)記數(shù)據(jù)作為樣本進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，結(jié)果表明，該方法分割精度MIoU值達(dá)到80.32%，結(jié)合形態(tài)學(xué)濾波處理，要素邊界輪廓明顯優(yōu)于初始分割結(jié)果。

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