多尺度异源图像协同的电力设备语义分割

针对红外与可见光异源图像特征不同的模态、语义与空间特性,提出一种多尺度异源图像协同的电力设备语义分割方法。首先利用双路编码网络对红外图像和可见光图像进行特征提取,并以超像素为单位对红外图像高层特征进行增强,在抑制背景噪声的同时,对高级特征进行进一步的融合,提取更多的互补语义信息。同时,在高级语义信息引导下,在通道维度对中低级特征进行融合增强。最后,通过多层次解码,逐步结合多尺度特征,并以多标签损失的方式,实现更精准的语义分割。通过自建电力设备语义分割数据集进行对比与消融实验,实验结果证明提出融合策略的有效性与语义分割网络的优秀性能。