[发明专利]一种基于自适应阈值的遥感影像道路提取方法有效
| 申请号： | 201910728457.7 | 申请日： | 2019-08-08 |
| 公开（公告）号： | CN110633633B | 公开（公告）日： | 2022-04-05 |
| 发明（设计）人： | 王卓峥;张猛 | 申请（专利权）人： | 北京工业大学 |
| 主分类号： | G06V20/13 | 分类号： | G06V20/13;G06V10/26;G06V10/774;G06K9/62 |
| 代理公司： | 北京思海天达知识产权代理有限公司 11203 | 代理人： | 吴荫芳 |
| 地址： | 100124 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于自适应阈值的遥感影像道路提取方法，解决遥感影像分割出的道路结构无法描述完整并且空间信息丢失过多的问题。本发明提出一种新的语义分割网络SAT U‑Net(Self‑Adaptive Threshold U‑Net,SAT U‑Net)用于遥感影像的道路提取。在本发明的网络结构中，采用自适应阈值方法确定每张预测分割结果中的道路阈值，根据道路阈值改进sigmoid层来自适应地完善预测分割结果。本发明结合U‑Net网络的优点来保留完整的道路空间特性，从而使最终结果呈现出完整清晰的道路分割图并提高分割精度，高效自动地提取出准确完整的道路信息，为人类提供更加精确可靠的数据支撑。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 自适应 阈值 遥感 影像 道路 提取 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于自适应阈值的遥感影像道路提取方法，其特征在于包括以下步骤：/n(1)对遥感影像进行预处理，得到经过数据增强后的遥感影像；将数据集按照一定比例划分为训练集和测试集，其中包括原图像和其对应的标签数据，即人工标记的标准道路分割图像；/n(2)训练U-Net网络；训练开始前，对超参数进行初始化，输入训练数据集，训练U-Net网络模型参数；本发明使用二元交叉熵损失作为损失函数，其公式为：/n
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