[发明专利]一种基于深度卷积神经网络的遥感图像自动道路提取方法在审
| 申请号： | 201911039232.7 | 申请日： | 2019-10-29 |
| 公开（公告）号： | CN112749578A | 公开（公告）日： | 2021-05-04 |
| 发明（设计）人： | 钱启;周健;张一明;闫灿 | 申请（专利权）人： | 中科星图股份有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/34;G06K9/46;G06K9/62 |
| 代理公司： | 北京华专卓海知识产权代理事务所(普通合伙) 11664 | 代理人： | 张继鑫 |
| 地址： | 101399 北京市顺义区临空经济核*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明的实施例提供了一种基于深度卷积神经网络的遥感图像自动道路提取方法，包括采集遥感图像数据，构建训练数据集；构建编码器‑解码器模式的深度语义分割网络模型作为深度卷积神经网络模型；利用所述训练数据集训练所述深度语义分割网络模型；将测试数据输入到训练后的深度语义分割网络模型，得到遥感图像的道路提取结果。以此方式，可以完成在复杂场景下对遥感图像的分割，准确的提取遥感图像中的道路信息。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 卷积 神经网络 遥感 图像 自动 道路 提取 方法 | ||
【主权项】：
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