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申请/专利权人：环天智慧科技股份有限公司
摘要：本发明公开了基于深度学习语义分割的遥感影像水上桥梁检测方法，包括以下步骤：步骤S1，影像数据收集，将收集的影像数据用作训练集，并通过语义分割模型对采集的影像数据进行分割；步骤S2，水域分割图斑的形态学处理；影像数据经过语义分割模型分割后，得到水域的二值化提取结果，步骤S3，双重语义分割图斑结合；将道路和水域的提取结果进行取交集得到桥梁的二值化提取区域，再通过对其数据处理最终将桥梁提取为矢量。本发明中，使用深度学习模型LSKNet进行分割，能够适应不同区域和不同时期的遥感影像，具有较强的泛化能力。通过形态学处理对水域进行膨胀和腐蚀操作，不需要复杂的知识规则处理，降低了处理复杂度。
主权项：1.基于深度学习语义分割的遥感影像水上桥梁检测方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤S1，影像数据收集，将收集的影像数据用作训练集，并通过语义分割模型对采集的影像数据进行分割；收集的影像数据包括水域和道路；语义分割模型选用Adam优化器，使用收集的数据集迭代12epochs，得到水域分割模型和道路分割模型；步骤S2，水域分割图斑的形态学处理；影像数据经过语义分割模型分割后，得到水域的二值化提取结果，对水域先进行膨胀操作，使得分裂的水域连通，再使用腐蚀操作，将膨胀的水体还原为初始大小；步骤S3，双重语义分割图斑结合；将道路和水域的提取结果进行取交集得到桥梁的二值化提取区域，再通过对其数据处理最终将桥梁提取为矢量；步骤S2的膨胀操作通过如下式进行计算： 式中，B表示结构元素，A表示影像数据；只要B中包含的元素与A中对应位置的元素有重叠，A中该位置的元素就被标记为1；步骤S2的腐蚀操作具体通过如下式进行计算： 式中，B表示结构元素，A表示影像数据；只要B中包含的元素完全包含在A中对应位置的元素内，A中该位置的元素就被标记为1。
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