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申请/专利权人：北京华航无线电测量研究所
摘要：本发明提供一种基于U‑net与Seg‑net网络融合的航空地面建筑物提取方法，包括以下步骤：步骤S1、训练样本制作；步骤S2、深度学习模型训练；步骤S3、测试训练模型；步骤S4、输出结果，获取地面建筑物在原图中的位置。本发明应用于无人机光电吊舱对地的光电侦查，转化为图像语义分割任务，有效提取地面建筑物进行分析，提高识别效果。
主权项：1.一种基于U-net与Seg-net网络融合的航空地面建筑物提取方法，包括以下步骤：步骤S1、训练样本制作：选择现有的图像数据库，进行裁剪及处理，获得训练样本；步骤S2、深度学习模型训练：选取U-net和Seg-net网络的框架，使用训练样本，分别进行模型训练，最后获得两个训练模型；步骤S3、测试训练模型：步骤S301、首先对原图像进行切割，然后通过步骤S2得到的模型对每一张图像进行前向预测分割，获得两张MASK结果图像；步骤S302、对两张结果图像的每个像素点采取投票表决其类别，票数最多的类别即为该像素点的类别；步骤S4、输出结果：输出二值化的标记分割结果，通过标记位置获取地面建筑物在原图中的位置。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京华航无线电测量研究所 一种基于U-net与Seg-net网络融合的航空地面建筑物提取方法
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