原文传递
一种基于深度学习的无人机航拍图像道路提取方法
| 专利名称： | 一种基于深度学习的无人机航拍图像道路提取方法 |
| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的无人机航拍图像道路提取方法，首先对高分辨率无人机航拍图像进行分块，然后对分块后的图像使用多线程并行计算的方法计算积分图模型，然后基于积分图模型进行大尺度均值滤波，然后通过全卷积神经网络得到道路分割模型，最后对道路区域进行修复，完成道路检测。本方法检测速度快，对道路尺度变化具有一定的鲁棒性，检测精度较传统方法高。 |
| 专利类型： | 发明专利 |
| 国家地区组织代码： | 陕西;61 |
| 申请人： | 西安因诺航空科技有限公司 |
| 发明人： | 胡耀辉;白霖抒;成凯华;韩姣姣;马泳潮;韦兴旺 |
| 专利状态： | 有效 |
| 发布日期： | 2019-01-01T00:00:00+0800 |
| 申请号： | CN201810189728.1 |
| 公开号： | CN108416292A |
| 代理机构： | 西安通大专利代理有限责任公司 61200 |
| 代理人： | 高博 |
| 分类号： | G06K9/00(2006.01)I;G06K9/34(2006.01)I;G06N3/04(2006.01)I;G06N3/08(2006.01)I;G;G06;G06K;G06N;G06K9;G06N3;G06K9/00;G06K9/34;G06N3/04;G06N3/08 |
| 申请人地址： | 710075 陕西省西安市高新区锦业路锦业时代B座23层 |
| 主权项： | 1.一种基于深度学习的无人机航拍图像道路提取方法，其特征在于，首先对高分辨率无人机航拍图像进行分块，然后对分块后的图像使用多线程并行计算的方法计算积分图模型，然后基于积分图模型进行大尺度均值滤波，然后通过全卷积神经网络得到道路分割模型，最后对道路区域进行修复，完成道路检测。 |
| 所属类别： | 发明专利 |
检索历史
应用推荐
