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原文传递多光谱图像城市道路识别方法

专利名称：	多光谱图像城市道路识别方法
摘要：	本发明提供了一种多光谱图像城市道路识别方法，包括：步骤1，基于面向对象分割方法将多光谱图像中的道路与周围地物进行分割；步骤2，提取每个分割区域的低层特征，建立低层特征到高层语义对象的映射规则，实现从图像低层特征到高层语义特征的映射，构建语义模型对道路进行识别；其中，所述低层特征包括几何特征及光谱特征，所述高层语义对象包括绿化带、车道线、道路潜在区域。本发明采用SLIC超像素与结构张量粗分割相结合的方法，具有良好的抗噪能力，对复杂城区多光谱图像能够得到较好的分割结果；基于语义知识的道路识别方法对道路进行识别，解决了目前多光谱图像复杂环境城市道路识别精度不高，容易产生孔洞、断裂等问题。
专利类型：	发明专利
国家地区组织代码：	北京;11
申请人：	北方工业大学
发明人：	张永梅;马健喆;孙海燕;张奕
专利状态：	有效
发布日期：	2019-01-01T00:00:00+0800
申请号：	CN201810832373.3
公开号：	CN108985247A
分类号：	G06K9/00(2006.01)I;G06K9/44(2006.01)I;G;G06;G06K;G06K9;G06K9/00;G06K9/44
申请人地址：	100144 北京市石景山区晋元庄路5号
主权项：	1.一种多光谱图像城市道路识别方法，其特征在于，包括：步骤1，基于面向对象分割方法将多光谱图像中的道路与周围地物进行分割；步骤2，提取每个分割区域的低层特征，建立低层特征到高层语义对象的映射规则，实现从图像低层特征到高层语义特征的映射，构建语义模型对道路进行识别；其中，所述低层特征包括几何特征及光谱特征，所述高层语义对象包括绿化带、车道线、道路潜在区域。
所属类别：	发明专利