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申请/专利权人：湖南工业大学
摘要：一种基于多尺度残差融合编解码结构网络MRC‑Net的无人机航拍影像铁路提取方法，涉及深度学习领域，解决现有技术中采用像素级语义分割铁路精度低的问题，本发明提出了基于多尺度残差编解码结构的网络，利用该网络在特征提取的优势，提高了图像的分割质量。在编码器部分，设计了一个多尺度特征提取器，在编解码器之间设计了相邻特征层融合模块，减小了不同层特征间的语义差异。引入边缘检测算子，增强边缘信息，并引入交叉熵损失对不同尺度结果进行预测，提高对不同尺度信息的感知能力。本发明基于多尺度残差融合编解码结构网络MRC‑Net的无人机航拍铁路提取方法，集成了多尺度特征提取器和多尺度特征融合模块的设计，提高了铁路提取精度。
主权项：1.基于多尺度残差融合编解码器结构网络MRC-Net的无人机航拍铁路提取的方法，其特征是：该方法由以下步骤实现：步骤一、获取无人机铁路航拍图像数据，使用labelme软件标记图像中铁轨，制作铁轨标签数据集，并对所述图像数据集进行划分，获得训练集和验证集；步骤二、将步骤一的图像数据集中RGB图像输入到MRC-Net网络，经过多尺度特征编码器进行下采样获得图像中铁轨的高级语义特征信息；步骤三、将步骤二中获得的特征信息进行上采样还原特征大小，并将编码特征通过编解码之间的特征融合模块进行特征加强后与解码器相连接；步骤四、将步骤三中连接后的结果的最后两层进行边缘检测算子加强边缘信息，并同时计算其损失函数，获得基于MRC-Net网络训练模型；步骤五、采用步骤一中的训练集对步骤四获得的训练模型进行训练，获得预测模型；步骤六、采用步骤一中的验证集对预测模型进行预测，实现图像中的铁路提取。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 湖南工业大学 基于MRC-Net网络的航拍影像铁轨提取方法
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