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题名基于深度学习算法的高分辨率无人机遥感图像自动分割
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作者
鲁杰
陈建
门宝霞
于然
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机构
南开大学
国网冀北电力有限公司承德供电公司
国网冀北电力有限公司信息通信分公司
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出处
《自动化与仪器仪表》
2023年第8期5-9,共5页
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基金
国家电网有限公司科技项目资助《架空输电线路智能无人机巡线机器人复合系统技术研究》(5201062000RH)。
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文摘
高分辨率无人机遥感图像自动分割对于图像的目标识别与检测具有重要意义,为提升图像分割精度,提出基于深度学习算法的高分辨率无人机遥感图像自动分割方法。采用直方图均衡化算法增强遥感图像后,构建基于编/解码器架构的深度学习网络语义分割模型,针对增强后的图像,在编码环节中引入残差模块强化对分割目标有效的特征;在解码环节中,采用多尺度融合模块将低层特征的局部细节信息和高层特征的语义信息相融合。同时针对遥感图像内地物类别不均衡的现象,以带权重的交叉熵为模型损失函数,克服模型选择偏好问题,提升模型分割精度。实验结果显示该方法可准确分割遥感图像内不同类型目标,分割精度达到95%以上。
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关键词
深度学习算法
高分辨率
无人机
遥感图像
自动分割
编/解码器架构
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Keywords
deep learning algorithm
high resolution
UAV
remote sensing images
automatic segmentation
encoder/Decoder Architecture
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分类号
TP301
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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