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申请/专利权人：海南大学
摘要：本发明提供了一种基于实例分割网络和投票机制的遥感图像目标分割方法：步骤1，构建训练数据集，对训练样本进行数据增强和三通道分离操作，生成九个训练集；步骤2，引入实例分割网络训练并生成九个模型；步骤3，对待检测样本进行合理填充，采用滑动窗口重叠裁剪方法，将高分辨率的待检测样本依次切割成图像块；步骤4，利用九个训练好的模型进行分割，将分割后的图像块用均值法拼接，得到同一原始测试样本的九张分割图像；步骤5，对于每个测试样本图片，通过九张分割图像对每个像素进行两次投票得到最终判决结果。本发明方法能够对不同分布密度的遥感图像有很好的目标分割效果，解决了传统方法中人工分割、测绘高成本、高误差的问题。
主权项：1.一种基于实例分割网络和投票机制的遥感图像目标分割方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤1、构建遥感图像目标训练数据集，所述遥感图像目标训练数据集包括遥感网箱图像，对训练样本进行数据增强和三通道分离操作，生成由三个图像分辨率和三个单通道组成的九个训练集；步骤2、引入实例分割网络训练九个训练集并生成九个模型，所述实例分割网络包括SegNet；步骤3、对待检测样本图片进行合理填充，采用滑动步长为窗口大小一半的滑动窗口重叠裁剪方法，将高分辨率的待检测样本图片依次切割成图像块，其特征在于：对待检测样本图片进行合理填充包括：填充过程中首先为保证待检测样本图片的每一部分都能被检测和分割，对于待检测样本图片右侧和下方小于所需图像块大小的区域，将填充“0”；其次为了保证待检测样本图片的每一部分都可以被分割四次，待检测样本图片的左边和上边用“0”填充，其填充面积是图像块大小的一半；最后对于待检测样本图片的左右两侧，当滑动窗口滑动到小于等于图像块长度一半的区域末端时，用“0”填充长度内的其余区域图像块；步骤4、利用九个训练好的模型对图像块进行分割，将分割后的图像块用均值法拼接，得到同一原始测试样本的九张分割图像；步骤5、对于每个测试样本图片，通过九张分割图像对每个像素进行两次投票得到最终判决结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 海南大学 基于实例分割网络和投票机制的遥感图像目标分割方法
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