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专利名称:基于全卷积神经网络集成学习的道路提取方法

专利申请号201810193120.6
申请日2018.03.09
公开(公告)号CN108446616A
公开(公告)日2018.08.24
主分类号G06K9/00(2006.01)I
分案原申请号
分类号G06K9/00(2006.01)I G06K9/62(2006.01)I G06N3/04(2006.01)I G06N3/08(2006.01)I
优先权
申请(专利权)人西安电子科技大学
地址710071 陕西省西安市雁塔区太白南路2号
发明(设计)人张向荣;焦李成;马文康;韩骁;周挥宇;侯彪;杨淑媛;马文萍
国际申请
国际公布
进入国家阶段日期
专利代理机构陕西电子工业专利中心 61205
代理人陈宏社;王品华
专利类型发明专利
摘要本发明提出一种基于全卷积网络集成学习的道路提取方法,旨在得到道路连贯,路网结构完整,查全率高的道路提取结果。实现步骤为:首先在现有遥感数据库中选取样本集并划分测试样本和训练样本,其次训练一个以交叉熵为损失函数的全卷积神经网,接着改变损失函数正样本惩罚权值,在前一个网络的网络模型参数基础上进行调优,得到不同惩罚权值损失函数的全卷积神经网络,再利用训练得到全卷积神经网络进行道路提取,得到不同全卷积网络的道路提取结果,最后依据空间一致性原则,对不同的提取结果按照基于空间一致性的集成策略进行集成,输出最终的结果图。本发明能够改善道路提取结果的查全率,鲁棒性强。
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