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申请/专利权人：山西省智慧交通研究院有限公司;山西省智慧交通实验室有限公司

摘要：本发明公开了一种结合AgentSwinTransformer的双编码器遥感影像道路提取算法，属于遥感图像道路分割方法技术领域；将遥感图像数据集按照一定的比例随机划分为训练集和测试集；构建遥感图像道路分割网络：该网络中包括双编码器模块、双分支特征融合模块、解码器模块；将经过预处理的训练集数据输入遥感图像道路分割网络中，对遥感图像道路分割网络进行训练直到模型收敛，并保存模型权重文件；将测试集图像输入到训练好的模型中，输出图像道路数据的精确分割结果；本发明应用于遥感图像道路分割领域，能够完整的获取图像全局上下文信息，将道路准确的分割出来。

主权项：1.一种结合AgentSwinTransformer的双编码器遥感影像道路提取算法，其特征在于，包括如下步骤：步骤一：设计遥感图像道路分割网络：所述遥感图像道路分割网络中包括双分支编码器模块、双分支特征融合模块，解码器模块，设计步骤包括：步骤1.1：双分支编码器模块：其中一条分支使用在ImageNet数据集上预训练的ResNet-34组成，共由四个残差模块堆叠而成；另一条分支由多个Agent-SwinTransformer堆叠的四个编码器模块组成，各模块的Agent-SwinTransformer堆叠层数分别为[2,2,6,2]；步骤1.2：双分支特征融合模块，用于解决直接将两条分支输出的特征图进行拼接导致信息冗余或信息丢失的问题：通过将AgentSwinTransformer编码器分支输出的特征进行上采样，然后与ResNet-34编码器输出的特征进行拼接，再分别通过位置注意力模块和通道注意力模块进行注意力加权，然后通过卷积块进一步融合双分支特征；步骤1.3：解码器模块：特征经过双编码器和特征融合模块后，使用四个解码器模块进行上采样，每个解码器模块由一个1×1卷积块，3×3的反卷积块和1×1的卷积块组成，经过四个解码器模块后，再使用反卷积进行上采样，输出最终道路分割图；步骤二：将预处理好的训练集数据输入设计好的道路分割网络中，采用ResNet-34网络在ImageNet数据集上训练的参数来初始化ResNet编码器模块，采用AgentSwinTransformer网络在ImageNet数据集上训练的参数初始化AgentSwinTransformer编码器；其余网络参数进行随机初始化，训练遥感图像道路分割网络；训练完成后，将训练好的遥感图像道路分割网络模型参数进行保存；步骤三：将经过处理的遥感道路图像输入到训练好的网络中，输出遥感图像数据的精确分割结果。

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