公开(公告)号：CN113177956A

公开(公告)日：2021-07-27

申请号：CN202110508833.9

申请日：2021-05-11

Applicant: 南通大学

Inventor： 于扬鸿 ,  车明亮 ,  杨帆 ,  周雨航

IPC: G06T7/11 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G06T5/00 ,  G06T5/40 ,  G06T5/50

Abstract: 本发明公开一种面向无人机遥感影像的语义分割方法，首先进行了分块处理，然后逐块进行遥感影像语义分割，这降低了方法读取遥感影像数据的规模，减少了语义分割处理中出现内存溢出的风险。本发明设计并实现了变焦器用于提取不同空间范围的目标图像，通过构建特征化的图像金字塔，保留了目标图像中最完备的关键特征信息，能够得到最为准确的分类预测值，从而确保像元的高分类精度。本发明在实施中将图像切片采用多进程、图像语义分割并行处理方式，用以降低总体运行时间成本。本发明在分类器中使用轻量化的卷积神经网络，在确保图像分类精度不降低的情况下，最大程度地降低了模型体量，减少了方法在应用中耗占的内存及磁盘空间。

公开(公告)号：CN113177956B

公开(公告)日：2024-06-14

申请号：CN202110508833.9

申请日：2021-05-11

Applicant: 南通大学

Inventor： 于扬鸿 ,  车明亮 ,  杨帆 ,  周雨航

IPC: G06T7/11 ,  G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08 ,  G06T5/50 ,  G06T5/70 ,  G06T5/73 ,  G06T5/40 ,  G06T5/60

Abstract: 本发明公开一种面向无人机遥感影像的语义分割方法，首先进行了分块处理，然后逐块进行遥感影像语义分割，这降低了方法读取遥感影像数据的规模，减少了语义分割处理中出现内存溢出的风险。本发明设计并实现了变焦器用于提取不同空间范围的目标图像，通过构建特征化的图像金字塔，保留了目标图像中最完备的关键特征信息，能够得到最为准确的分类预测值，从而确保像元的高分类精度。本发明在实施中将图像切片采用多进程、图像语义分割并行处理方式，用以降低总体运行时间成本。本发明在分类器中使用轻量化的卷积神经网络，在确保图像分类精度不降低的情况下，最大程度地降低了模型体量，减少了方法在应用中耗占的内存及磁盘空间。