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申请/专利权人：电子科技大学
摘要：本发明公开了一种基于DLinkNet构建的DenseNetPlus遥感图像道路提取方法，构建了包括输入层、卷积池化层、编码结构、解码结构和特征图谱全连接通道的网络架构。采用3个卷积层和平均池化层构成stemBlock单元，减少了因连续降采样导致的细节信息丢失。本发明通过加入3个连续不同扩张率的空洞卷积对DenseBlock改进，构建DenseBlockPlus编码结构单元和解码结构单元，并采用特征图谱全连接模式构建了深度卷积神经网络，减少了网络参数，增大了网络感受野。本发明以损失值最小为目标对网络进行训练，得到遥感图像道路提取模型，实现高精度和高鲁棒性的道路信息提取。
主权项：1.一种基于DLinkNet的遥感图像道路提取方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、在DlinkNet的基础上构建DenseNetPlus，得到深度卷积神经网络；S2、以损失值最小为目标对深度卷积神经网络进行训练，得到遥感图像道路提取模型；S3、将遥感图像输入遥感图像道路提取模型，获取道路信息图像。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 电子科技大学 基于DLinkNet的遥感图像道路提取方法
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