一种基于多特征融合机制的遥感影像地物分割方法

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中文摘要：本发明涉及一种基于多特征融合机制的遥感影像地物分割方法，所述地物分割方法包括：建立基于编码器和解码器架构的深度学习模型，将测试的图像输入到编码器中进行逐层卷积并通过注意力机制来对低阶语义信息进行筛选，以突出目标特征抑制背景噪声；解码器接收编码器处理结果进行反卷积保留并向上传递，在解码网络的最终输出位置将每层单独保留的特征图与解码网络的结果进行多特征融合，达到提高特征还原精度的目的，将得到与原图像尺寸相同的语义标记映射到原始图像上，实现分割结果的可视化。本发明通过轻量级的通道注意力机制和深度多特征融合机制，充分挖掘网络的多尺度特征，在保证了训练所需数据集大小的前提下，充分提高网络分割精度。

申请号：

CN202210210255.5

公开号：

CN115527027A

专利类型：

发明专利

申请日：

2022-03-04

公开日：

2022-12-27

IPC分类：

G06V10/26(2022.01)

申请人：

西南民族大学

发明人：

崔梦天、李凯、郭曌阳、余伟、王琳、罗洪、李裕岚、赵海军、贺春林

主申请人地址：

610000 四川省成都市武侯区一环路南四段16号

国别省市代码：

中国(CN)