[发明专利]基于多尺度卷积神经网络的语义分割方法有效
| 申请号： | 201711391395.2 | 申请日： | 2017-12-18 |
| 公开（公告）号： | CN108230329B | 公开（公告）日： | 2021-09-21 |
| 发明（设计）人： | 孙颖;张新长;赵小阳 | 申请（专利权）人： | 孙颖;张新长;赵小阳 |
| 主分类号： | G06T7/10 | 分类号： | G06T7/10;G06K9/62;G06N3/04 |
| 代理公司： | 广州三环专利商标代理有限公司 44202 | 代理人： | 郝传鑫;熊永强 |
| 地址： | 510275 广东*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明实施例公开了一种基于多尺度卷积神经网络的语义分割方法，其包括：获取高分辨率航空影像和LiDAR点云数据中的模态内特征；基于多尺度卷积神经网络进行模态间特征提取和分类；采用多尺度分割方法提取地物边界，消除椒盐效应并优化分类结果。实施本发明实例，将多尺度CNN与多尺度分割(MRS)后处理相结合的方法，用于高分辨率航空影像和LiDAR点云数据的语义分割。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 尺度 卷积 神经网络 语义 分割 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于多尺度卷积神经网络的语义分割方法，其特征在于，包括如下步骤：获取高分辨率航空影像和LiDAR点云数据中的模态内特征；基于多尺度卷积神经网络进行模态间特征提取和分类；采用多尺度分割方法提取地物边界，消除椒盐效应并优化分类结果。
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