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融合多重注意力机制的多尺度遥感影像语义分割方法及系统

申请号: CN202311260422.8
申请人: 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学
申请日期: 2023/9/27

摘要文本

本发明涉及遥感影像处理技术领域,特别涉及一种融合多重注意力机制的多尺度遥感影像语义分割方法及系统,对遥感影像原始数据进行预处理,得到原始数据对应多模态目标数据,所述多模态目标数据包含:单通道nDSM信息、三通道RGB信息及单通道Canny边缘信息;利用预训练的语义分割模型对多模态目标数据进行推理预测,得到对应的分割结果,其中,语义分割模型编码器的不同分支网络结构之间设置有用于增强不同模态输入数据间特征融合的高程‑边缘注意力机制,并在编码器和解码器之间设置有用于增强编码器和解码器信息融合的残差切片注意力机制。本发明通过融合多模态、多尺度特征进行深度提取,以改善并提升遥感影像中小目标和模糊边缘场景的分割效果和精度。 搜索专利查询网

专利详细信息

项目 内容
专利名称 融合多重注意力机制的多尺度遥感影像语义分割方法及系统
专利类型 发明申请
申请号 CN202311260422.8
申请日 2023/9/27
公告号 CN117475145A
公开日 2024/1/30
IPC主分类号 G06V10/26
权利人 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学
发明人 戴晨光; 张振超; 张永生; 纪松; 于英; 李磊; 季虹良; 蔡心悦; 张英健; 王鹏; 范会欣; 卢金浩; 张汇东
地址 河南省郑州市高新区科学大道62号

专利主权项内容

1.一种融合多重注意力机制的多尺度遥感影像语义分割方法,其特征在于,包含:对遥感影像原始数据进行预处理,得到原始数据对应多模态目标数据,所述多模态目标数据包含:单通道nDSM信息、三通道RGB信息及单通道Canny边缘信息;利用预训练的语义分割模型对多模态目标数据进行推理预测,得到对应的分割结果,其中,语义分割模型采用由编码器和解码器构成的主干网络,所述编码器由对应单通道nDSM信息、三通道RGB信息和单通道Canny边缘信息的三分支网络结构组成,且在编码器不同分支网络结构之间设置有用于增强不同模态输入数据间特征融合的高程-边缘注意力机制,并在编码器和解码器之间设置有用于增强编码器和解码器信息融合的残差切片注意力机制。 关注公众号马克数据网