公开(公告)号：CN117372810A

公开(公告)日：2024-01-09

申请号：CN202311375998.9

申请日：2023-10-23

Applicant: 新疆大学

Inventor： 钱育蓉 ,  卢毅果 ,  刘炫辰 ,  张妍 ,  李翔

IPC: G06V10/774 ,  G06V10/26 ,  G06V20/13 ,  G06V20/70 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明涉及一种语义分割技术领域，是一种遥感图像语义分割模型训练方法、分割方法及相关装置，包括：经图像转换和剪裁后获取遥感图像样本集，并将其划分为训练样本集和测试样本集；利用训练样本集对双分支网络CL‑UNet进行训练，获得遥感图像语义分割模型；利用测试样本集对遥感图像语义分割模型进行测试，输出最优遥感图像语义分割模型。本发明引入双分支网络CL‑UNet，通过利用语义分割网络unet和对比学习网络进行联合训练，增强网络特征提取的能力，加快推理速度，从而提高模型的泛化能力，并且利用基于双分支网络CL‑UNet训练得到的遥感图像语义分割模型进行遥感图像语义分割，有效提高了遥感图像语义分割准确度。

公开(公告)号：CN118172658A

公开(公告)日：2024-06-11

申请号：CN202410043069.6

申请日：2024-01-11

Applicant: 新疆大学

Inventor： 钱育蓉 ,  李志财 ,  刘炫辰 ,  龙军 ,  卢毅果

IPC: G06V20/10 ,  G06V10/26 ,  G06V20/70 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明涉及一种遥感图像识别技术领域，是一种遥感图像防风林语义分割模型构建方法、分割方法及装置，包括：获得待处理的遥感图像，并对待处理的遥感图像进行完整裁剪；将裁剪后的所有图像输入防风林语义分割模型，得到对应的分割预测结果；将所有分割预测结果按照待处理的遥感图像的分割顺序进行拼接，得到完整的预测结果图像。本发明利用改进型DeepLabV3+网络模型中改进的主干网络对遥感图像进行深层特征信息提取，通过改进的ASPP模块对提取到的深层特征信息进行多尺度上下文信息提取，利用注意力模块学习不同通道之间的关联性，能够更好地捕捉图像的重要特征信息，缓解成行形的防风林分割不连续问题，从而提升防风林分割效果。