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基于EDRNet模型的高分辨率遥感影像道路提取 被引量:8
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作者 赫晓慧 李代栋 +4 位作者 李盼乐 胡绍凯 陈明扬 田智慧 周广胜 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2021年第9期297-303,312,共8页
针对高分辨率遥感影像道路提取结果不完整、边界质量差的问题,提出基于EDRNet模型的遥感影像道路提取方法。利用残差网络构建道路提取模型EDR1,保留道路的细节信息并加速网络收敛。通过融合多尺度、多层次的道路特征信息,设计道路提取... 针对高分辨率遥感影像道路提取结果不完整、边界质量差的问题,提出基于EDRNet模型的遥感影像道路提取方法。利用残差网络构建道路提取模型EDR1,保留道路的细节信息并加速网络收敛。通过融合多尺度、多层次的道路特征信息,设计道路提取结果优化模型EDR2。在此基础上,利用混合损失函数,提高道路提取的完整度。实验结果表明,EDRNet道路提取方法在马萨诸塞州道路数据集上的召回率、精确率和F1-score指标分别达到了84.4%、81.7%及83.0%,其结果完整且准确。 展开更多
关键词 遥感影像 道路提取 U-Net模型 深度学习 edrnet模型
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