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申请/专利权人：珠海翔翼航空技术有限公司
摘要：本发明属于图像数据处理技术领域，具体涉及一种基于机场细则AIP图的线条合并方法、系统，旨在解决现有技术中线条提取不完整、重叠线条处理不当以及属性文字关联错误，进而导致生成的线条图准确性较低的问题。本发明方法包括：将机场细则中的机场图与停机位置指示图进行图像融合；结合卫星图像，对融合后的图像中的说明性文字进行去除，得到第一图像；通过深度轮廓感知网络对第一图像进行线条检测，对检测到的线条进行合并，得到线条图像。本发明解决了现有技术中线条提取不完整、重叠线条处理不当以及属性文字关联错误的问题，并提高了线条图生成的准确性。
主权项：1.一种基于机场细则AIP图的线条合并方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：S100，将机场细则中的机场图与停机位置指示图进行图像融合；S200，结合卫星图像，对融合后的图像中的说明性文字进行去除，得到第一图像；S300，通过深度轮廓感知网络对所述第一图像进行线条检测，对检测到的线条进行合并，得到线条图像；其中，所述深度轮廓感知网络包括依次连接的特征提取模块、DCM模块、MSF融合模块、线条预测模块；所述特征提取模块包括依次连接的可变形图编码器、多头注意力特征聚合器、金字塔特征生成器；所述特征提取模块，用于提取所述第一图像的多层次特征；所述DCM模块包括依次连接的多尺度边缘检测器、全连接网络、双流网络、卷积和反卷积操作；所述双流网络一个分支用语处理颜色和纹理特征，一个分支用于处理深度特征，并将两个分支处理后的特征进行融合；所述DCM模块，用于根据提取的多层次特征，增强线条特征学习；所述MSF融合模块包括依次连接的多尺度特征提取器、动态权重分配器、特征融合层；所述MSF融合模块，用于对不同尺度的特征图进行融合；所述线条预测模块包括依次连接的多级线条检测器、概率层；所述线条预测模块，用于生成线条预测结果。
全文数据：
权利要求：
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