[发明专利]一种无人机正射影像道路自动提取方法有效
| 申请号： | 201910790257.4 | 申请日： | 2019-08-26 |
| 公开（公告）号： | CN110619283B | 公开（公告）日： | 2023-01-10 |
| 发明（设计）人： | 林勇;刘持越;吴崧源;李剑霖;王启生;符金弼;苏世萍;苏城云;蔡小霞;陈有博;吴钟明 | 申请（专利权）人： | 海南撰云空间信息技术有限公司 |
| 主分类号： | G06V20/17 | 分类号： | G06V20/17;G06V10/774;G06V10/776;G06V10/82 |
| 代理公司： | 深圳紫晴专利代理事务所(普通合伙) 44646 | 代理人： | 雒盛林 |
| 地址： | 571924 海南省澄迈县老城高新*** | 国省代码： | 海南;46 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明提供了一种无人机正射影像道路自动提取方法，其具体步骤如下步骤S1：对原始的高分辨率卫星影像训练数据进行数据增强得到数量扩大后的高分辨率卫星影像训练数据；步骤S2：在keras中搭建deeplab模型；步骤S3：对原始的无人机正射影像数据进行数据增强得到数量扩大后的影像数据；步骤S4：利用步骤S2中建立的deeplab模型，得到最终的深度学习模型；步骤S5：对测试图片做测试增强，得到最终的预测结果。本发明能够用于从大量的无人机正射影像中自动分割出属于道路目标的像素点，大大提升测绘领域提取道路这类地图要素的速度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 无人机 射影 道路 自动 提取 方法 | ||
【主权项】：
1.一种无人机正射影像道路自动提取方法，其特征在于，包括无人机正射影像数据、高分辨率卫星影像、模型预训练、模型迁移学习、数据增强、测试时增强方法(TTA)，其具体步骤如下：/n步骤S1：对原始的高分辨率卫星影像训练数据进行数据增强得到数量扩大后的高分辨率卫星影像训练数据，将分辨率高的影像数据及其二值标注影像切割成512*512像素的图片，得到训练集与验证集，包括遥感影像及其对应的二值标注；/n步骤S2：在keras中搭建deeplab模型，利用空洞卷积的概念扩大网络的感受野，不降低特征图的尺度，减小目标提取的位置误差，设计新的损失函数为bce_loss与dice_loss的加权和，Loss＝a1loss
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于海南撰云空间信息技术有限公司，未经海南撰云空间信息技术有限公司许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/201910790257.4/，转载请声明来源钻瓜专利网。
