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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于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；所述可变形图编码器包括依次连接的输入层、多个可变形卷积层、批量归一化层、激活函数层、输出层；多个可变形卷积层中除第一个外，其他的可变形卷积层的输入为前一个可变形卷积层的输入与输出残差连接的特征图；所述多头注意力特征聚合器包括依次连接的输入层、多头注意力层、LayerNorm层、前馈神经网络层、输出层；所述LayerNorm层的输入为所述多头注意力层的输入与输出残差连接的特征图；所述金字塔特征生成器包括依次连接的输入层、金字塔池化模块、卷积层、特征融合层、输出层；所述金字塔池化模块，用于将输入的特征图分割为不同大小的区域并分别进行池化操作，将池化后的特征进行上采样并与输入的特征图进行拼接。

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