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基于U-Net的多光谱图像林火分割模型
1
作者
袁嘉栗
曹家宝
+1 位作者
张立
何胜文
《计算机工程与设计》
北大核心
2025年第7期2117-2125,共9页
针对现有林火识别方法因图像背景复杂、分辨率限制、云层和光照干扰导致林火边界分割不清晰、火点错分和漏分等问题,提出一种融合注意力机制与高通滤波器模块的多光谱图像林火分割模型。基于残差思想构建自适应编码网络,提高特征提取能...
针对现有林火识别方法因图像背景复杂、分辨率限制、云层和光照干扰导致林火边界分割不清晰、火点错分和漏分等问题,提出一种融合注意力机制与高通滤波器模块的多光谱图像林火分割模型。基于残差思想构建自适应编码网络,提高特征提取能力;使用提出的双核双池化全维动态卷积代替普通卷积进行解码,使输出更依赖输入。在此基础上,在跳跃连接上引入CBAM注意力机制,在强化特征提取能力的同时,增强编解码器之间的信息融合。在网络模型的最后使用自定义高通滤波器模块改善边界分割不清晰的问题。在相同数据集下经过大量实验验证,该模型均优于其它基于U-Net改进的模型。
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关键词
林火
注意力机制
高通滤波器
多光谱图像
林火分割模型
残差
动态卷积
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职称材料
题名
基于U-Net的多光谱图像林火分割模型
1
作者
袁嘉栗
曹家宝
张立
何胜文
机构
青岛理工大学信息与控制工程学院
中科星图股份有限公司星图智慧
出处
《计算机工程与设计》
北大核心
2025年第7期2117-2125,共9页
基金
国家重点研发计划基金项目(2021YFB3901105)。
文摘
针对现有林火识别方法因图像背景复杂、分辨率限制、云层和光照干扰导致林火边界分割不清晰、火点错分和漏分等问题,提出一种融合注意力机制与高通滤波器模块的多光谱图像林火分割模型。基于残差思想构建自适应编码网络,提高特征提取能力;使用提出的双核双池化全维动态卷积代替普通卷积进行解码,使输出更依赖输入。在此基础上,在跳跃连接上引入CBAM注意力机制,在强化特征提取能力的同时,增强编解码器之间的信息融合。在网络模型的最后使用自定义高通滤波器模块改善边界分割不清晰的问题。在相同数据集下经过大量实验验证,该模型均优于其它基于U-Net改进的模型。
关键词
林火
注意力机制
高通滤波器
多光谱图像
林火分割模型
残差
动态卷积
Keywords
forest fire
attention mechanism
high-pass filter
multispectral image
forest fire segmentation model
residual
dynamic convolution
分类号
TP39 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
TP751 [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
基于U-Net的多光谱图像林火分割模型
袁嘉栗
曹家宝
张立
何胜文
《计算机工程与设计》
北大核心
2025
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