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题名基于结构化特征的遥感影像道路智能提取方法
被引量：6
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作者
王文庆
胡若同
贺浩
杨东方
马晓华
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机构
西安邮电大学自动化学院
火箭军工程大学导弹工程学院
火箭军装备部驻南京地区第二军事代表室
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出处
《中国空间科学技术》
EI
CSCD
北大核心
2021年第2期71-76,共6页
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基金
国家自然科学基金(61673017-导航信息辅助的成像制导目标识别技术)
陕西省自然科学基金(2017JM6077-惯性辅助的单目视觉图像匹配寻的技术研究)。
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文摘
遥感影像道路提取是空基平台对地智能理解的重要内容。利用道路网络特有的结构特点,从道路网络结构相似性损失函数和结构化特征算子两个方面,提出了一种结构化特征表示的道路提取方法。首先,针对遥感图像中道路目标占比较小的特点,设计了深度较浅、分辨率较高的编解码网络结构;其次,引入道路网络的结构相似性(SSIM)损失,并提出一种道路结构化特征描述子,对道路提取结果进行优化;最后,在道路数据集上进行了对比试验,所提出的结构化特征提取方法的精度和F1-score分别达到了85.3%和84.6%。
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关键词
深度学习
遥感
道路提取
结构化特征描述子
语义分割
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Keywords
deep learning
remote sensing
road extraction
structural descriptor
semantic segmentation
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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