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改进Swin-Unet模型的多级融合法——应用于城市在建道路分类
1
作者
胡荣明
黄旭昆
+2 位作者
竞霞
魏青博
张宵宵
《遥感信息》
CSCD
北大核心
2024年第6期21-29,共9页
针对城市在建道路背景的复杂性以及无人机获取RGB数据源的单一性导致的道路多分类精度较低的问题,提出了一种改进Swin-Unet模型的RGB与DSM三分支多级融合方法。通过引入Swin Transformer结构的并行编码器,增强了对RGB与DSM影像特征的提...
针对城市在建道路背景的复杂性以及无人机获取RGB数据源的单一性导致的道路多分类精度较低的问题,提出了一种改进Swin-Unet模型的RGB与DSM三分支多级融合方法。通过引入Swin Transformer结构的并行编码器,增强了对RGB与DSM影像特征的提取能力;在并行编码器间加入Concat分支,提升了特征信息的融合效果;引入多密集跳跃连接,实现了不同层级特征融合,提高了模型的分割精度。实验结果表明,相较于传统的RGB与DSM影像融合方法,所提出的改进Swin-Unet模型的融合方法在总体分类精度(94.86%)、召回率(94.39%)和F1分数(94.54%)等评价指标上均表现出优越性,证明了该方法能够有效应用于在建道路各阶段信息提取,为在建道路项目的施工进度监测提供方法支持。
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关键词
深度学习
多级融合方法
DSM
在建道路提取
Swin-Unet模型
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题名
改进Swin-Unet模型的多级融合法——应用于城市在建道路分类
1
作者
胡荣明
黄旭昆
竞霞
魏青博
张宵宵
机构
西安科技大学测绘科学与技术学院
西北综合勘察设计研究院
出处
《遥感信息》
CSCD
北大核心
2024年第6期21-29,共9页
基金
国家自然科学基金(42171394)。
文摘
针对城市在建道路背景的复杂性以及无人机获取RGB数据源的单一性导致的道路多分类精度较低的问题,提出了一种改进Swin-Unet模型的RGB与DSM三分支多级融合方法。通过引入Swin Transformer结构的并行编码器,增强了对RGB与DSM影像特征的提取能力;在并行编码器间加入Concat分支,提升了特征信息的融合效果;引入多密集跳跃连接,实现了不同层级特征融合,提高了模型的分割精度。实验结果表明,相较于传统的RGB与DSM影像融合方法,所提出的改进Swin-Unet模型的融合方法在总体分类精度(94.86%)、召回率(94.39%)和F1分数(94.54%)等评价指标上均表现出优越性,证明了该方法能够有效应用于在建道路各阶段信息提取,为在建道路项目的施工进度监测提供方法支持。
关键词
深度学习
多级融合方法
DSM
在建道路提取
Swin-Unet模型
Keywords
deep learning
multi level fusion method
DSM
road extraction under construction
Swin-Unet model
分类号
P237 [天文地球—摄影测量与遥感]
TP79 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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作者
出处
发文年
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1
改进Swin-Unet模型的多级融合法——应用于城市在建道路分类
胡荣明
黄旭昆
竞霞
魏青博
张宵宵
《遥感信息》
CSCD
北大核心
2024
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