公开(公告)号：CN117911701A

公开(公告)日：2024-04-19

申请号：CN202410104479.7

申请日：2024-01-25

Applicant: 河海大学

Inventor： 张丽丽 ,  魏子尊 ,  陆雨石 ,  王慧斌 ,  陈君 ,  陈哲

IPC: G06V10/26 ,  G06V20/13 ,  G06V10/44 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08 ,  G06N3/0455

Abstract: 本发明公开了一种轻量化的双预测分支语义分割水体提取深度学习方法及系统，首先，构建轻量化双预测分支语义分割模型的编码部分，基于取视觉感受度设计编码结构中的三种卷积块，分别提取高、中、低三种分辨率的特征图；其次，构建轻量化双预测分支语义分割模型的解码部分，设计双预测分支，将中、低分辨率特征图融合并作为判别特征之一，输入其中一个预测分支，将高分辨率特征图输入另一个预测分支，并根据两个预测分支的最大置信度作为最终的预测概率；最后，利用卫星遥感影像标注的数据集和提出的自适应学习率训练模型。通过本发明中提出的深度学习模型可有效解决大范围卫星遥感影像中的水体提取，为水资源的动态变化监测提供智能化方法。