公开(公告)号：CN117315256A

公开(公告)日：2023-12-29

申请号：CN202311379639.0

申请日：2023-10-23

Applicant: 中国地质大学(武汉)

Inventor： 张宇晖 ,  王勇 ,  张飞飞 ,  黄明明 ,  朱亦嘉

IPC: G06V10/26 ,  G06V10/40 ,  G06V20/10 ,  G06V10/80

Abstract: 本发明提供一种高分辨率遥感图像语义分割方法，包括：S1：构建图像语义分割模型，图像语义分割模型包括：主干网络和解码分割网络；S2：获取遥感图像，通过主干网络对遥感图像进行语义特征提取，获得第一特征图像、第二特征图像、第三特征图像和第四特征图像；S3：通过解码分割网络对第一特征图像、第二特征图像、第三特征图像和第四特征图像进行解码和融合，获得语义分割图像。本发明通过图像嵌入模块和注意力模块构建主干网络，通过设置四个注意力模块可以提取遥感图像的四种形状的特征图像，使图像语义分割模型能够区分多种像素类别。

公开(公告)号：CN117132900A

公开(公告)日：2023-11-28

申请号：CN202311102653.6

申请日：2023-08-29

Applicant: 中国地质大学(武汉)

Inventor： 朱奕嘉 ,  王勇 ,  张飞飞 ,  张宇晖

IPC: G06V20/13 ,  G06V10/26 ,  G06V10/40 ,  G06V20/70 ,  G06V10/80 ,  G06V10/10 ,  G06V10/764 ,  G06V10/44 ,  G06N3/045

Abstract: 本申请实施例提供了一种面向中低分辨率时序卫星影像的语义分割方法及系统，该方法包括确定目标地块中每个像素点的目标时间序列；基于每个像素点的目标时间序列，分别进行时序特征提取，得到每个像素点的时序特征hT；基于每个像素点的目标时间序列，分别进行空间特征提取，得到每个像素点的空间特征xT；针对每个像素点，分别基于相应的时序特征hT、以及空间特征xT进行特征融合记忆，得到相应的特征融合序列rT；基于每个像素点的特征融合序列rT进行特征拼接，得到目标特征图；基于所述目标特征图，输出相应的分割结果。该方法的实施能够提高在土地分类中对于中低分辨率卫星影像的利用率。