用于道路提取的结构特征优化方法

作     者：廖婧琳 何青 Liao Jinglin;He Qing

作者机构：长沙理工大学电气与信息工程学院长沙410114 

出 版 物：《现代计算机》 (Modern Computer)

年 卷 期：2024年第30卷第5期

页      码：31-36,43页

摘      要：针对以往的遥感道路提取研究中大多忽略了整个输入图像的道路结构特性,对于较为复杂、多道路区域的情况,难以产生完整道路网的问题。首先,设计了一个带状池化模块SPM,用于有效地扩大接收领域的骨干。具体来说,SPM侧重于沿着水平或垂直空间维度编码长距离上下文,并对汇集的映射中的每个空间位置的全局水平和垂直信息进行编码,实现了捕获长距离空间依赖性和利用通道间依赖性的能力的提升。考虑到道路尺度的多样性,提出级联的多尺度注意增强模块(CMSAE),利用多尺度特征上的空间注意剩余块来捕获长距离依赖,并引入信道注意层来优化多尺度特征融合,目的是解决现有方法中道路提取不连续和锯齿状边界识别的问题,并聚合连续道路的空间细节和语义信息。经实验验证和多种算法进行比较,所提方法相较于U-Net网络在Precision、Recall、IoU、ACC四个指标上分别提升了3.05、2.12、3.43、1.85个百分点,均优于对比算法,证明了该方法在改善道路提取任务中不连续问题的有效性。

主 题 词：道路提取 带状池化 多尺度特征 长距离依赖 U-Net 

学科分类：0810[工学-土木类] 08[工学] 0838[0838] 081002[081002] 

D　O　I：10.3969/j.issn.1007-1423.2024.05.005

馆 藏 号：203127822...