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申请/专利权人：长春理工大学
摘要：本发明属于图像处理技术领域，尤其为一种基于U‑HRNet的卫星云图多尺度融合语义分割方法，包括以下步骤：S1、获取星遥感数据及其他辅助数据，对其进行预处理，构建数据集；S2、U‑HRNet网络下采样部分搭建，使用Res2Net模块提取特征信息；S3、U‑HRNet并行网络结构搭建，使其产生四个不同尺度的特征块；S4、联合金字塔上采样模块JPU搭建，对S3输出的四个不同尺度的特征图进行融合，这种网络结构在保证提取特征丰富性的同时，得到的语义分割结果与输入图像的大小一致。本发明，采用U‑HRNet网络，对可见光与红外图像进行特征融合，既保留了可见光云图的高分辨率、丰富的纹理与边缘信息，又保留了红外云图的热辐射特征，减少云团遮挡所造成的影响。
主权项：1.一种基于U-HRNet的卫星云图多尺度融合语义分割方法，其特征在于：包括以下步骤：S1、获取星遥感数据及其他辅助数据，对其进行预处理，构建数据集；S2、U-HRNet网络下采样部分搭建，使用Res2Net模块提取特征信息；S3、U-HRNet并行网络结构搭建，使其产生四个不同尺度的特征块；S4、联合金字塔上采样模块JPU搭建，对S3输出的四个不同尺度的特征图进行融合，这种网络结构在保证提取特征丰富性的同时，得到的语义分割结果与输入图像的大小一致；S5、采用联合的dice-ce损失函数来推断预测结果并与实际标签进行比较，生成损失值；S6、采用像素精确度PixelAccuracy,PA、平均交并比MeanIntersectionoverUnion,MIoU和F1评分F1-score来评估本方法所使用的语义分割模型性能。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 长春理工大学 一种基于U-HRNet的卫星云图多尺度融合语义分割方法
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