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题名融合动态蛇形卷积的山区道路提取
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作者
戴激光
马争
李宛潼
秦志伟
王继承
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机构
辽宁工程技术大学测绘与地理科学学院
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出处
《遥感信息》
2025年第4期11-18,共8页
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基金
国家自然科学基金(42071428)。
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文摘
针对山区道路曲率变化大、阴影遮挡等特点导致的提取精度低的问题,提出了一种新的山区道路提取模型。该方法以MANet为基础,首先,采用动态蛇形卷积(dynamic snake convolution,DSCov)自适应聚焦细长和弯曲的局部结构,来准确捕捉道路结构的特征,聚焦道路曲率变化大的问题;其次,提出多卷积上下文提取模块(multiple convolution context extraction,MCCE)关注道路的远程依赖关系,有效地捕获长距离的道路环境,增强阴影遮挡情况下模型的稳定性与泛化性。为验证该方法的有效性,在自主绘制的GF-2山区道路数据集和Massachusetts数据集上进行实验,F1分数分别达到了82.41%、88.87%;同时,在GF-2山区道路数据集上进行消融实验,F1分数相较于MANet提高2.24个百分点。通过对比分析,该方法在道路曲率大和遮挡处的提取效果均优于其他模型。
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关键词
山区道路提取
动态蛇形卷积
多卷积上下文提取
深度学习
卷积神经网络
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Keywords
mountain road extraction
dynamic snake convolution
multiple convolution context extraction
deep learning
convolutional neural network
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分类号
TP751
[自动化与计算机技术]
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