申请/专利权人：桂林电子科技大学

申请日：2021-10-29

公开（公告）日：2024-04-09

公开（公告）号：CN113887517B

主分类号：G06V20/10

分类号：G06V20/10;G06V10/764;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/0499;G06N3/045;G06N3/084

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.09#授权;2022.01.21#实质审查的生效;2022.01.04#公开

摘要：本发明公开一种基于并行注意力机制的农作物遥感图像语义分割方法，先对农作物遥感图像数据集的农作物遥感图像进行预处理；再搭建基于并行注意力的农作物遥感图像语义分割网络，并利用预处理后的农作物遥感图像数据集对网络进行训练；后将待语义分割的农作物遥感图像送入到训练好的基于并行注意力的农作物遥感图像语义分割网络中进行语义分割，得到待语义分割的农作物遥感图像的精确分割结果。本发明中构建的语义分割网络，综合解决了现有农作物遥感图像语中存在的类内差异大、类间差异小且地物信息复杂多样、干扰信息多导致边界分割不准的问题，提高了农作物遥感图像语义分割网络的性能。

主权项：1.基于并行注意力机制的农作物遥感图像语义分割方法，其特征是，包括步骤如下：步骤1、获取农作物遥感图像数据集，对农作物遥感图像数据集的农作物遥感图像进行预处理得到预处理后的农作物遥感图像数据集；步骤2、搭建基于并行注意力的农作物遥感图像语义分割网络；该基于并行注意力的农作物遥感图像语义分割网络由输入层、初始模块、4个残差模块、6个上采样模块、3个相加模块、3个CA注意力模块和输出层组成；输入层的输出端连接初始模块的输入端，初始模块的输出端连接第一残差模块的输入端，第一残差模块的输出端连接第二残差模块的输入端，第二残差模块的一个输出端连接第三残差模块的输入端，第三残差模块的一个输出端连接第四残差模块的输入端；第四残差模块的输出端连接第一上采样模块的输入端，第一上采样模块的一个输出端连接第一相加模块的一个输入端，第一上采样模块的另一个输出端连接第一CA注意力模块；第三残差模块的输出端连接第一相加模块的另一个输入端，第一相加模块的输出端连接第二上采样模块的输入端，第二上采样模块的一个输出端连接第二相加模块的一个输入端，第二上采样模块的另一个输出端连接第二CA注意力模块；第二残差模块的输出端连接第二相加模块的另一个输入端，第二相加模块的输出端连接第三上采样模块的输入端，第三上采样模块的输出端连接第三CA注意力模块；第一CA注意力模块的输出端连接第四上采样模块的输入端；第二CA注意力模块的输出端连接第五上采样模块的输入端；第三CA注意力模块的输出端连接第六上采样模块的输入端；第四上采样模块的输出端连接第三相加模块的一个输入端；第五上采样模块的输出端连接第三相加模块的另一个输入端；第六上采样模块的输出端连接第三相加模块的又一个输入端；第三相加模块的输出端连接输出层的输入端；步骤3、利用步骤1所得的预处理后的农作物遥感图像数据集对步骤2所构建的基于并行注意力的农作物遥感图像语义分割网络进行训练，得到训练好的基于并行注意力的农作物遥感图像语义分割网络；步骤4、将待语义分割的农作物遥感图像送入到步骤3所得到的训练好的基于并行注意力的农作物遥感图像语义分割网络中进行语义分割，得到待语义分割的农作物遥感图像的精确分割结果。

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百度查询： 桂林电子科技大学 基于并行注意力机制的农作物遥感图像语义分割方法

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