基于改进DeepLabV3+的引导式道路提取方法及在震源点位优化中的应用

为解决自动识别方法在道路提取时存在漏提、错提现象,提出一种引导式道路提取方法提高修正效率。在DeepLabV3+原有输入通道(3通道)的基础上添加额外输入通道(第4通道),将道路的4个极点转化为二维高斯热图后作为额外通道输入网络,网络以极点作为引导信号,使网络适用于引导式道路提取任务;设计并行多分支模块,提取上下文信息,增强网络特征提取能力;融合类均衡二值交叉熵和骰子系数组成新的复合损失函数进行训练缓解正负样本不均衡问题。在公共Deepglobe数据集和西南某区域三维实际数据集上对本文网络进行验证,在Deepglobe上的像素精确度PA、交并比IOU、F1分数分别达到82.29%、68.81%和81.52%;在西南某区域三维数据集上PA、IOU、F1分别达到89.05%、81.01%和89.51%。实际应用表明:该方法能够有效提高道路识别精度,道路符合率达到85%以上,为后续震源点布设提供准确的信息。