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一种基于深度学习的面向遥感图像的路网匹配方法
摘要文本
本发明公开了一种基于深度学习的面向遥感图像的路网匹配方法，属于路网匹配技术领域。解决了现有技术中传统的路网匹配框架不易提取复杂路网遥感图像数据特征的问题；本发明对路网遥感图像数据进行预处理，得到处理后的路网遥感图像数据；对骨干和颈部网络进行改造，基于处理后的路网遥感图像数据，构造提取路网特征图的ResNet‑101‑FPN网络模型；基于ResNet‑101‑FPN网络模型，构造端到端的多功能路网匹配框架，迭代训练内核更新头；将处理后的路网遥感图像数据作为端到端多功能路网匹配框架的输入，设置内核损失函数，得到训练好的路网匹配模型。本发明提升了目标检测和匹配的精度，可以应用于多种情况的路网匹配。 来自马-克-数-据
申请人信息
- 申请人:哈尔滨航天恒星数据系统科技有限公司
- 申请人地址:150000 黑龙江省哈尔滨市高新技术产业开发区科技创新城创新路1616号5号楼
- 发明人: 哈尔滨航天恒星数据系统科技有限公司
专利详细信息
| 项目 | 内容 |
|---|---|
| 专利名称 | 一种基于深度学习的面向遥感图像的路网匹配方法 |
| 专利类型 | 发明申请 |
| 申请号 | CN202311671780.8 |
| 申请日 | 2023/12/7 |
| 公告号 | CN117635982A |
| 公开日 | 2024/3/1 |
| IPC主分类号 | G06V10/74 |
| 权利人 | 哈尔滨航天恒星数据系统科技有限公司 |
| 发明人 | 侯伟; 吴敌; 吴浩萌; 葛宝玉; 周全; 李慧子; 李宗鑫 |
| 地址 | 黑龙江省哈尔滨市高新技术产业开发区科技创新城创新路1616号5号楼 |
专利主权项内容
1.一种基于深度学习的面向遥感图像的路网匹配方法，其特征在于，包括以下步骤：S1.对路网遥感图像数据进行预处理，得到处理后的路网遥感图像数据；具体的：预处理包括几何校正，云、阴影和杂波去除，图像增强，尺度归一化和噪声去除；S2.对骨干网络和颈部网络进行改造，基于处理后的路网遥感图像数据，构造提取路网特征图的ResNet-101-FPN网络模型；S3.基于ResNet-101-FPN网络模型，构造端到端的多功能路网匹配框架，迭代训练内核更新头，得到最终迭代的掩码预测和类预测；S4.将处理后的路网遥感图像数据作为端到端的多功能路网匹配框架的输入，设置内核损失函数，基于匹配损失训练内核，得到训练好的路网匹配模型。