公开(公告)号：CN119251705A

公开(公告)日：2025-01-03

申请号：CN202411786671.5

申请日：2024-12-06

Applicant: 厦门理工学院

Inventor： 许宽 ,  满旺 ,  杜晓凤 ,  聂芹 ,  江雨杉

IPC: G06V20/13 ,  G06V20/10 ,  G06V10/44 ,  G06V10/26 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06N3/042 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/082

Abstract: 本发明涉及遥感图像道路提取技术领域，本发明提供一种基于知识蒸馏的遥感图像道路提取方法、设备及可读存储介质，其包括构建教师模型和学生模型，教师模型和学生模型的神经网络采用编码器‑解码器架构学习道路特征，学生模型神经网络的层数少于教师模型神经网络的层数，采取中间层进行知识蒸馏，中间层进行知识蒸馏为同构蒸馏，基于目标训练后的模型输出结果。解决传统方法参数量大、计算复杂度高的问题，能够快速精准地完成实时推理，满足实时道路提取的需求。

公开(公告)号：CN119251705B

公开(公告)日：2025-03-04

申请号：CN202411786671.5

申请日：2024-12-06

Applicant: 厦门理工学院

Inventor： 许宽 ,  满旺 ,  杜晓凤 ,  聂芹 ,  江雨杉

IPC: G06V20/13 ,  G06V20/10 ,  G06V10/44 ,  G06V10/26 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06N3/042 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/082

Abstract: 本发明涉及遥感图像道路提取技术领域，本发明提供一种基于知识蒸馏的遥感图像道路提取方法、设备及可读存储介质，其包括构建教师模型和学生模型，教师模型和学生模型的神经网络采用编码器‑解码器架构学习道路特征，学生模型神经网络的层数少于教师模型神经网络的层数，采取中间层进行知识蒸馏，中间层进行知识蒸馏为同构蒸馏，基于目标训练后的模型输出结果。解决传统方法参数量大、计算复杂度高的问题，能够快速精准地完成实时推理，满足实时道路提取的需求。

公开(公告)号：CN115601460A

公开(公告)日：2023-01-13

申请号：CN202211291040.7

申请日：2022-10-21

Applicant: 厦门理工学院(CN)

Inventor： 满旺 ,  李晖 ,  郑海龙 ,  聂芹 ,  李宗梅 ,  许宽

IPC: G06T11/00

Abstract: 本发明提供一种基于S101标准的电子海图面要素标识方法及装置，该方法包括：获取待标识的目标面图形；确定目标面图形是否为环形，在目标面图形不是环形的情况下，进一步确定目标面图形是凸多边形还是凹多边形；在目标面图形为凸多边形的情况下，确定凸多边形的中心位置，以该中心位置作为目标面图形的标识符的标识坐标。本发明提供的基于S101标准的电子海图面要素标识方法及装置，通过在目标面图形为凸多边形的情况下，将凸多边形的中心位置作为目标面图形的标识符的标识坐标，从而使得标识符可以更加均匀的分布在电子海图上，使得电子海图的使用更加便捷。