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申请/专利权人：西安建筑科技大学
摘要：本发明提供一种基于GCN的双视角信息感知道路提取方法、系统、设备，将原始遥感图像输入基于GCN增强特征‑结构双视角信息感知的道路提取模型，提取得到道路结构图；其中，所述道路提取模型包括编码器、基于GCN的双视角感知器和解码器，编码器选择HRNet作为主干网络，基于GCN的双视角感知器包括并行的道路特征显著性图推理模块、道路结构同构空间图推理模块以及同时连接道路特征显著性图推理模块、道路结构同构空间图推理模块的视角特征融合对齐策略。本发明解决了遥感道路提取中模型无法平等关注道路特征显著性水平不同区域和难以高效建模路网整体结构这两个挑战性问题，得到的道路特征表征包含了丰富的语义信息和精准的位置信息，可以更为准确区分道路特征，定位道路具体位置。
主权项：1.一种基于GCN的双视角信息感知道路提取方法，其特征在于，将原始遥感图像输入基于GCN增强特征-结构双视角信息感知的道路提取模型，提取得到道路结构图；其中，所述道路提取模型包括编码器、基于GCN的双视角感知器和解码器，编码器选择HRNet作为主干网络，基于GCN的双视角感知器包括并行的道路特征显著性图推理模块、道路结构同构空间图推理模块以及同时连接道路特征显著性图推理模块、道路结构同构空间图推理模块的视角特征融合对齐策略。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 西安建筑科技大学 基于GCN的双视角信息感知道路提取方法、系统、设备
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