公开(公告)号：CN118397464B

公开(公告)日：2024-10-11

申请号：CN202410871978.9

申请日：2024-07-01

Applicant: 广东海洋大学

Inventor： 林聪 ,  徐晨星 ,  杨燕霞

IPC: G06V20/10 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/08 ,  G06V10/26 ,  G06V10/82

Abstract: 本发明涉及图像处理技术领域，具体涉及基于遥感图像的道路提取方法、系统及存储介质，方法包括：建立教师学生模型，教师学生模型包括教师模型和学生模型，教师模型和学生模型均采用基于D‑LinkNet模型构建的UGD‑DLinkNet模型，UGD‑DLinkNet模型包括编码器、桥接网络和解码器；获取数据集，通过数据集对教师模型进行训练，在完成对教师模型的训练后，使用不确定性引导的知识蒸馏策略训练学生模型，得到训练好的学生模型；获取待提取的遥感图像，使用训练好的学生模型对待提取的遥感图像进行预测并生成道路提取结果；本发明能够提高遥感图像中道路提取的精度。

公开(公告)号：CN118053079A

公开(公告)日：2024-05-17

申请号：CN202410239913.2

申请日：2024-03-04

Applicant: 广东海洋大学

Inventor： 林聪 ,  陈欣桐 ,  徐晨星 ,  梁力恒 ,  毛鑫

IPC: G06V20/13 ,  G06V10/26 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06V10/84 ,  G06V20/10

Abstract: 本发明提供一种基于遥感图像不确定性量化的两阶段道路提取网络构建方法，包括两阶段道路提取框架，所述两阶段道路提取框架包括：第一阶段、获取不确定性信息，基于MCDropout方法构建一个近似贝叶斯网络获得遥感图像数据的不确定性图和先验图，量化遥感图像的不确定性；第二阶段、基于不确定性信息指导分割网络重点关注不确定性区域，最后提高遥感图像道路提取的精度。根据贝叶斯方法在神经网络参数上指定先验分布，从而计算给定训练数据的参数后验分布来量化不确定性。本发明量化遥感图像中的模糊性以及数据标注错误导致的不确定性，通过推进不确定性量化在道路提取中的应用，能够缓解遥感图像中的不确定性以及大量标签错误的问题。

公开(公告)号：CN118397464A

公开(公告)日：2024-07-26

申请号：CN202410871978.9

申请日：2024-07-01

Applicant: 广东海洋大学

Inventor： 林聪 ,  徐晨星 ,  杨燕霞

IPC: G06V20/10 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/08 ,  G06V10/26 ,  G06V10/82

Abstract: 本发明涉及图像处理技术领域，具体涉及基于遥感图像的道路提取方法、系统及存储介质，方法包括：建立教师学生模型，教师学生模型包括教师模型和学生模型，教师模型和学生模型均采用基于D‑LinkNet模型构建的UGD‑DLinkNet模型，UGD‑DLinkNet模型包括编码器、桥接网络和解码器；获取数据集，通过数据集对教师模型进行训练，在完成对教师模型的训练后，使用不确定性引导的知识蒸馏策略训练学生模型，得到训练好的学生模型；获取待提取的遥感图像，使用训练好的学生模型对待提取的遥感图像进行预测并生成道路提取结果；本发明能够提高遥感图像中道路提取的精度。