在遙感領(lǐng)域,從高分辨率遙感影像中自動提取城區(qū)道路是一個非常經(jīng)典的任務(wù),能夠在城市規(guī)劃、地理參考、交通導(dǎo)航、智能運(yùn)輸系統(tǒng)和地理信息整合等現(xiàn)實(shí)應(yīng)用中扮演著重要角色,具有巨大的市場需求。傳統(tǒng)通過人工標(biāo)注的方式效率低下且標(biāo)注工作十分乏味沉悶。本文基于深度學(xué)習(xí)方法,提出了一種多任務(wù)、端到端的城區(qū)道路提取方法,能夠同步學(xué)習(xí)、預(yù)測道路表面、道路邊緣和道路中心線。在網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)設(shè)計中,為了使網(wǎng)絡(luò)模型能夠自動地學(xué)習(xí)多尺度、多層次的道路視覺特征,采用深度監(jiān)督網(wǎng)絡(luò)策略對各個卷積階段輸出的特征圖進(jìn)行直接監(jiān)督,并將各個卷積階段的預(yù)測特征圖融合,得到最終的預(yù)測結(jié)果。在訓(xùn)練過程中,三個道路檢測子任務(wù)的網(wǎng)絡(luò)通過級聯(lián)的方式整體訓(xùn)練,并且根據(jù)任務(wù)之間的關(guān)聯(lián)性進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的優(yōu)化,在保證預(yù)測準(zhǔn)確性的前提下,使網(wǎng)絡(luò)模型計算十分高效。在損失代價函數(shù)設(shè)計中,首先采用加權(quán)的交叉熵函數(shù)對不均衡的類別分布進(jìn)行擬合,為了緩解由于該損失函數(shù)造成的過擬合問題,提出使用結(jié)構(gòu)損失函數(shù),從而在不使用非極大值抑制時,也能得到接近單像素寬的道路邊緣和道路中心線。在后處理階段,本文對大面幅的遙感影像進(jìn)行裁切,并對預(yù)測結(jié)果進(jìn)行雙線性融合,緩解重疊區(qū)域預(yù)測不一致... 

【文章來源】：武漢大學(xué)湖北省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：78 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

圖１－２多種場景中的復(fù)雜道路??

?基于深度學(xué)習(xí)的高分影像城區(qū)道路提取???難使用公式或者規(guī)則表達(dá)的任務(wù)期間，涌現(xiàn)出大批的優(yōu)秀學(xué)習(xí)方法，如??ＳＶＭ［４６］、ｂｏｏｓｔｉｎｇ、決策樹、１＾１１（１〇１１１？？＾１８［４７］等，而這些方法基本都是通過以下??方式解決：先通過人工設(shè)計特征提取算子，構(gòu)建“合適的”特征集合，并提供給??特定的機(jī)器學(xué)習(xí)算法。但是，對于很多現(xiàn)實(shí)任務(wù)，通過人工的方式能夠探索、挖??掘的特征空間十分有限。這主要是因為，多個因素同時影響著我們觀測到的每一??張影像，例如目標(biāo)本身結(jié)構(gòu)的多樣性、觀測角度、光照、位置、太陽角度和亮度、??周圍存在的其他干擾目標(biāo)等。然而，從高維度的原始數(shù)據(jù)中有效、快速提取高層??次、抽象的特征是極其具有挑戰(zhàn)性的。??

圖２－１?Ｍｅａｎ?Ｓｈｉｆｔ道路檢測實(shí)驗結(jié)果。（ａ）原始圖像；（ｂ）分割結(jié)果；（ｃ）形狀特征處理；??（ｄ）多方向形態(tài)學(xué)濾波；（ｅ）直線擬合和連接；（ｆ）疊加結(jié)果??以往研宄中［３＞３１，３２＃指出，Ｍｅａｎ?Ｓｈｉｆｔ算法在圖像平滑和分割方面的應(yīng)用效果??良好，具有兩點(diǎn)特性：１）當(dāng)?shù)^程收斂時，Ｍｅａｎ?Ｓｈｉｆｔ矢量等于或接近零，這??意味著收斂是穩(wěn)定的；２）當(dāng)使用但是由于算法對于邊緣的敏感性使得對于不同??

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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博士論文
[1]Mean Shift遙感圖像分割方法與應(yīng)用研究[D]. 周家香.中南大學(xué) 2012
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碩士論文
[1]基于時頻特征和支持向量機(jī)的高分辨率遙感影像道路提取[D]. 張曦.安徽大學(xué) 2016
[2]高分辨率遙感影像道路提取方法研究[D]. 宋納.昆明理工大學(xué) 2016
[3]高分辨率遙感圖像城市道路自動提取方法研究[D]. 蔡紅玥.中國地質(zhì)大學(xué)(北京) 2015
[4]基于多特征的高分辨率遙感影像道路提取算法研究[D]. 苗則朗.中國礦業(yè)大學(xué) 2014
[5]基于GMM-MRF的高分辨率遙感影像道路提取算法研究[D]. 楊娟.湖南大學(xué) 2014
[6]高分辨率影像城市道路提取算法研究[D]. 徐天才.中南大學(xué) 2012
[7]遙感影像道路提取方法研究與實(shí)現(xiàn)[D]. 汪夕明.清華大學(xué) 2011
[8]高分辨率遙感影像城區(qū)道路提取的技術(shù)研究[D]. 劉巖.遼寧師范大學(xué) 2011
[9]高分辨率遙感影像道路信息提取關(guān)鍵技術(shù)研究與實(shí)現(xiàn)[D]. 魏宇峰.北京理工大學(xué) 2010



本文編號：3265149