公开(公告)号：CN117351348A

公开(公告)日：2024-01-05

申请号：CN202311271661.3

申请日：2023-09-28

Applicant: 南昌大学

Inventor： 熊剑 ,  涂章洋 ,  郭杭 ,  熊鹏文 ,  黄玉水 ,  衷卫声 ,  刘旭

IPC: G06V20/10 ,  G06V10/44 ,  G06V10/774 ,  G06V10/26 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0455

Abstract: 本发明公开了基于Unet改进特征提取和损失函数的图像道路提取方法，通过在Unet的基础上进行改进，去除对特征图的裁剪操作，并且改进了原网络中跳层连接部分的特征提取网络，使它允许每个神经元根据输入信息的多尺度自适应地调整其感受野的大小，可以更好地捕捉复杂图像空间的多尺度特征，更充分地提取这些目标局部特征；同时改进了损失函数，替换了原Unet使用的W‑CELoss（Weighted Cross‑entropy），能有效放大道路区域的损失，让网络更能关注到道路区域的损失变化，最终提升道路提取的精准度。