[发明专利]一种基于卷积神经网络弱监督学习的遥感影像道路分割方法有效
| 申请号： | 202010771919.6 | 申请日： | 2020-08-04 |
| 公开（公告）号： | CN112070779B | 公开（公告）日： | 2022-03-15 |
| 发明（设计）人： | 季顺平;魏瑶 | 申请（专利权）人： | 武汉大学 |
| 主分类号： | G06T7/13 | 分类号： | G06T7/13;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 武汉科皓知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 42222 | 代理人： | 王琪 |
| 地址： | 430072 湖*** | 国省代码： | 湖北;42 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于卷积神经网络弱监督学习的遥感影像道路分割方法。利用道路中心线数据所提供的稀疏监督信息，通过上下文感知的标签传播算法将语义特征由道路中心线向未标记像素传播，结合深度学习框架训练双分支编码‑解码结构的卷积神经网络学习从遥感影像中预测道路路面数据。本发明具有如下优点：鲁棒性强，可适应不同尺度的遥感影像道路路面分割，可持续迭代不断优化，能够只在弱标签监督下即可实现接近人工绘制水平的道路路面提取结果，不再依赖大量人工标注的训练数据，大大降低标注成本，是从遥感影像中自动化提取道路研究中重要的一步，在资源勘查与规划、测绘制图和区域开发等方面具有较高的应用价值。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 卷积 神经网络 监督 学习 遥感 影像 道路 分割 方法 | ||
【主权项】：
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