[发明专利]一种基于多尺度分权注意力的遥感图像分割方法和系统

权利要求书

1.一种基于多尺度分权注意力的遥感图像分割方法，其特征在于，包括：

步骤S1、获取目标物的不同尺度的遥感图像，并分别对每个所述遥感图像进行特征提取，生成多个不同高低分辨率的第一特征图；

步骤S2、随机选择部分所述遥感影像，捕获部分所述遥感影像对应所述第一特征图的任意两个位置之间的空间依赖，得到第二特征图；

步骤S3、对各所述第一特征图与对应的第二特征图进行对应位置信息融合处理，得到第三特征图，基于所述第一特征图、所述第二特征图和所述第三特征图进行目标物分割。

2.根据权利要求1所述的基于多尺度分权注意力的遥感图像分割方法，其特征在于，所述步骤S1中，生成多个不同高低分辨率的特征图后，还包括：

基于ocrnet模型对所述特征图进行特征加强处理，以增强所述特征图的上下文语义信息。

3.根据权利要求1所述的基于多尺度分权注意力的遥感图像分割方法，其特征在于，所述步骤S1具体包括：

步骤S11、获取包含目标物的遥感图像，对所述遥感图像进行卷积、批量归一化和激活函数处理，将所述遥感图像缩放不同尺度的遥感图像，不同尺度的遥感图像至少包括所述第一尺度遥感图像和第二尺度遥感图像；

步骤S12、基于hrnetV2骨干特征提取模型对所述遥感图像进行特征提取，得到多种不同分辨率的第一特征图。

4.根据权利要求2所述的基于多尺度分权注意力的遥感图像分割方法，其特征在于，所述步骤S2中具体包括：

对所述第一尺度遥感图像和所述第二尺度遥感图像对应的第一特征图进行特征加强处理；

采用不同权重系数的位置注意力，以捕获所述第一尺度遥感图像对应的第一特征图的任意两个位置之间的空间依赖，得到第二特征图。

5.根据权利要求4所述的基于多尺度分权注意力的遥感图像分割方法，其特征在于，所述步骤S3中，基于所述第一特征图、所述第二特征图和所述第三特征图进行目标物分割，具体包括：

将所述第一特征图、所述第二特征图和所述第三特征图输入至预先训练好的分割模型中，以预测得到遥感图像原尺寸下各特征图的像素类别，并输出遥感图像中各目标物的分割图像。

6.一种基于多尺度分权注意力的遥感图像分割系统，其特征在于，包括：

尺度特征图模块，用于获取目标物的不同尺度的遥感图像；

骨干特征提取模块，对每个所述遥感图像进行特征提取，生成多个不同高低分辨率的第一特征图；

分权注意力模块，随机选择部分所述遥感影像，捕获部分所述遥感影像对应所述第一特征图的任意两个位置之间的空间依赖，得到第二特征图；

特征融合模块，对各所述第一特征图与对应的第二特征图进行对应位置信息融合处理，得到第三特征图；

后处理输出模块，基于所述第一特征图、所述第二特征图和所述第三特征图进行目标物分割。

7.根据权利要求6所述的基于多尺度分权注意力的遥感图像分割系统，其特征在于，还包括：

特征加强模块，基于ocrnet模型对所述特征图进行特征加强处理，以增强所述特征图的上下文语义信息。

8.根据权利要求7所述的基于多尺度分权注意力的遥感图像分割系统，其特征在于，不同尺度的遥感图像至少包括所述第一尺度遥感图像和第二尺度遥感图像；

所述特征融合模块具体用于，采用不同权重系数的位置注意力，以捕获所述第一尺度遥感图像对应的第一特征图的任意两个位置之间的空间依赖，得到第二特征图；

所述后处理输出模块，用于基于第一尺度遥感图像特征融合后的第三特征图，所述第一尺度遥感图像、所述第二尺度遥感图像对应第一特征图、所述第一尺度遥感图像对应的第二特征图，预测得到遥感图像原尺寸下各特征图的像素类别，并输出遥感图像中各目标物的分割图像。