公开(公告)号：CN115601378A

公开(公告)日：2023-01-13

申请号：CN202210854432.3

申请日：2022-07-15

Applicant: 浙江工业大学(CN)

Inventor： 夏列钢 ,  刘瑞彦 ,  吴炜 ,  杨海平

IPC: G06T7/13 ,  G06T7/181 ,  G06T7/136 ,  G06T11/40 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 一种基于追踪的高分遥感影像边缘修补方法，首先根据遥感边缘检测任务设计深度卷积神经网络、制作样本并训练得到边缘检测模型和边缘追踪模型；将遥感影像输入到边缘检测模型中进行地物边缘提取，从而获取地物边缘强度图。将遥感影像和随机起点文件输入到边缘追踪模型中迭代生成边缘追踪图，针对不连续地物边缘，融合边缘检测结果和边缘追踪结果自动确定边缘宽度并补全边缘。本方法将边缘检测算法预测结果中不连续的边缘部分通过边缘追踪算法提供的拓扑信息完成断线修补工作，同时利用边缘二值图辅助连接破碎的边缘追踪图，或在本不存在的位置创建边缘补全边缘追踪图。可提升边缘提取准确度与效率，并提高对边缘追踪模型的准确度。

公开(公告)号：CN115601638A

公开(公告)日：2023-01-13

申请号：CN202210852460.1

申请日：2022-07-19

Applicant: 浙江工业大学(CN)

Inventor： 夏列钢 ,  苏一少 ,  吴炜 ,  杨海平

IPC: G06V20/10 ,  G06V20/13 ,  G06V10/82 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 一种融合空间关系的高分遥感目标检测方法，首先根据遥感目标提取任务设计深度卷积神经网络、制作样本并训练得到道路提取模型。然后制作目标检测网络模型训练样本与标签，训练目标检测网络模型，图像经由卷积得到特征图信息，在训练过程中，使用目标检测网络模型进行预测，并分别计算置信度损失、类别损失、框位置损失，协同道路信息判断预测位置距离道路的远近，输出损失值，进行回归计算，使网络学习到检测的目标靠近道路附近。后处理过程，使用最终训练好的目标检测模型检测目标数据集，预测输出经处理后得到遥感图像中所识别地物的外包框，取外包框的中心点信息转为向量信息，写入矢量文件。本发明实现高分遥感目标的精细提取。