申请/专利权人：上海工程技术大学

申请日：2023-04-27

公开（公告）日：2024-04-05

公开（公告）号：CN117830626A

主分类号：G06V10/26

分类号：G06V10/26;G06V20/17;G06V10/82;G06V10/80;G06T3/4007;G06V10/764

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.04.23#实质审查的生效;2024.04.05#公开

摘要：本发明公开了一种用于低空遥感图像的实时语义分割方法，将细节分支中的卷积单元用LegoNet卷积单元进行优化，同时语义分支采用包含LegoNet卷积单元优化后的Stem模块、轻量残差模块以及三重注意力模块的轻量残差结构网络，以构建改进的BiSeNetV2网络模型，然后以改进的BiSeNetV2网络模型作为分割网络模型，提取低空遥感图像的细节特征和语义特征，通过引导聚合层对细节特征和语义特征进行加权融合，同时利用双线性插值恢复至图像原始分辨率大小，并且基于自适应阈值损失函数为每个像素点分类，最终完成分割。利用本发明的语义分割方法能够有效识别出遥感图像中的建筑物区域。

主权项：1.一种用于低空遥感图像的实时语义分割方法，其特征在于：将细节分支中的卷积单元用LegoNet卷积单元进行优化，同时语义分支采用包含LegoNet卷积单元优化后的Stem模块、轻量残差模块以及三重注意力模块的轻量残差结构网络，以构建改进的BiSeNetV2网络模型，然后以改进的BiSeNetV2网络模型作为分割网络模型，提取低空遥感图像的细节特征和语义特征，通过引导聚合层对细节特征和语义特征进行加权融合，同时利用双线性插值恢复至图像原始分辨率大小，并且基于自适应阈值损失函数为每个像素点分类，最终完成分割。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 上海工程技术大学 一种低空遥感图像实时语义分割方法

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