申请/专利权人：移动广播与信息服务产业创新研究院(武汉)有限公司

申请日：2023-07-24

公开（公告）日：2024-03-29

公开（公告）号：CN117197651B

主分类号：G06V20/10

分类号：G06V20/10;G06V20/70;G06V10/44;G06V10/762;G06V10/80;G06V10/82;G06N3/006;G06N3/0464;G06N3/08

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.03.29#授权;2023.12.26#实质审查的生效;2023.12.08#公开

摘要：本发明公开了一种结合边缘检测与语义分割的田块提取方法及系统，所述方法包括：获取研究区域内的农田影像数据，制作农田影像数据集；基于引导连接注意力机制GCAM改进的U‑Net网络对待测农田影像进行语义特征提取；将待测农田影像变换到HSV颜色空间并进行特征聚类；采用边缘检测算法对特征聚类结果进行边缘特征提取；采用边缘特征提取结果对语义特征提取结果进行修正，得到田块提取结果。本发明在U‑Net网络中引入引导特征融合的注意力机制GCAM，引导编码阶段低层信息与解码阶段高层信息的有效融合，提高网络模型的深度特征提取能力，并提取待测农田影像的语义特征，同时使用提取的边缘特征来纠正语义分割的结果，实现准确、高效的农田田块分布提取。

主权项：1.一种结合边缘检测与语义分割的田块提取方法，其特征在于，所述方法包括：获取研究区域内的农田影像数据，制作农田影像数据集；基于引导连接注意力机制GCAM改进的U-Net网络对待测农田影像进行语义特征提取；将待测农田影像变换到HSV颜色空间并进行特征聚类；采用边缘检测算法对特征聚类结果进行边缘特征提取；采用边缘特征提取结果对语义特征提取结果进行修正，得到田块提取结果；所述基于引导连接注意力机制GCAM改进的U-Net网络是在U-Net网络中引入引导连接注意力机制GCAM得到的；所述引导连接注意力机制GCAM用于引导U-Net网络编码阶段的低级特征与U-Net网络解码阶段的高级特征进行特征融合；所述引导连接注意力机制GCAM包括第一分支和第二分支、特征融合模块；所述第一分支用于对高级特征分别进行全局最大池化GMP和全局平均池化GAP操作，并进行加和操作后通过1╳1卷积得到通道特征图；所述第二分支用于将高级特征依次通过1个1╳1卷积、2个3╳3卷积、1个1╳1卷积，得到空间特征图；所述特征融合模块用于将通道特征图和空间特征图加和后输入Sigmoid激活函数，得到初始融合特征图；将低级特征经过1个3╳3卷积提取后与初始融合特征图进行融合，得到加权低级特征，将加权低级特征与高级特征进行加和后，输出的最终融合特征图；所述采用边缘特征提取结果对语义特征提取结果进行修正，得到田块提取结果具体包括：对边缘检测结果和语义提取结果进行地理校正，使特征重叠对应；对边缘检测结果进行矢量化，得到矢量闭合多边形；统计每个矢量闭合多边形中属于田块的像素点个数，得到各矢量闭合多边形中田块的像素点所占比例；对像素点所占比例进行由大到小排序，设定比例阈值，根据比例阈值对语义分割结果进行阈值填充或者剔除，修正语义分割的结果，得到田块提取结果。

全文数据：

权利要求：

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