申请/专利权人：合肥工业大学

申请日：2024-01-22

公开（公告）日：2024-04-16

公开（公告）号：CN117893762A

主分类号：G06V10/26

分类号：G06V10/26;G06V20/13;G06V10/10;G06V10/764;G06V10/82;G06N3/0455;G06N3/0464;G06N3/048;G06N3/045;G06N3/084

优先权：

专利状态码：在审-公开

法律状态：2024.04.16#公开

摘要：本发明公开了一种AIS数据辅助Transformer的双极化SAR图像海陆分割方法，包括：1.获取双极化SAR图像，通过与之匹配的全年AIS数据计算出全年舰船分布密度，制作海陆分割深度学习算法样本集；2.设计金字塔视觉Transformer网络用于多尺度特征提取；3.在解码阶段构建特征过滤模块用于增强对感兴趣对象的特征表示，同时还构建边界像素感知损失函数，使网络能够更加专注于边界像素；4.将数据集输入网络中进行训练；5.将待分类的SAR图像输入训练好的模型，得到海陆分割结果。本发明能有效解决在港口、海洋湿地等海陆边界复杂环境下的海陆分割效果不佳问题，且计算效率高，具有较好的工程应用价值。

主权项：1.一种AIS数据辅助Transformer的双极化SAR图像海陆分割方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1：构建海陆分割样本数据集：步骤1.1：获取某一区域的一张双极化SAR图像并进行轨道校正、噪声去除、辐射定标、滤波和地形校正的预处理，从而得到预处理后的VV极化图像A和VH极化图像B；步骤1.2：获取与所述双极化SAR图像在同一区域的AIS数据，并对AIS数据中每个坐标对应的船舶出现次数进行统计，从而计算出船舶分布密度图Y；步骤1.3：对VV极化图像A、VH极化SAR图像B和船舶分布密度图Y分别进行归一化后，各自划分成N个图像块并进行拼接，从而得到图像块集合{Imag1,Imag2,…,Imagn,…,ImagN}，其中，Imagn表示第n个拼接图像块，表示第n个VV极化图像块，表示第n个VH极化图像块，表示第n个船舶分布密度图像块，N表示切片总数；设置与所述图像块集合{Imag1,Imag2,…,Imagn,…,ImagN}相对应的真实标签集合{G1,G2,…,Gn,…,GN}，其中，Gn表示第n个拼接图像块Imagn对应的真实标签，且Gn∈{0,1}，其中，1表示海洋类别，0表示陆地类别；步骤2：构建金字塔视觉Transformer海陆分割网络，包括：编码器、特征过滤模块、特征恢复层以及分类器；步骤2.1：所述编码器对所述第n个拼接图像块Imagn进行处理，得到第n个多尺度特征图Xn；步骤2.2：所述特征过滤模块对第n个多尺度特征图Xn进行处理，得到第n个过滤特征图X′n；步骤2.3：所述特征恢复层对第n个过滤特征图X′n进行处理，得到所述第n个拼接图像块Imagn的预测切片Pn；步骤2.4：所述分类器由1个卷积层和一个sigmoid层组成，并用于对预测切片Pn进行处理，输出预测切片Pn的预测标签；步骤2.5：利用梯度下降法对所述金字塔视觉Transformer海陆分割网络进行训练，并计算损失函数Loss以更新网络参数，直至损失函数Loss收敛为止，从而得到训练好的海陆分割深度学习模型，用于对待分割的SAR数据进行海陆分割。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 合肥工业大学 AIS数据辅助Transformer的双极化SAR图像海陆分割方法

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