【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及人工智能神经网络，尤其涉及基于改进循环生成对抗网络的城市道路检测算法。
技术介绍
1、地图经历过了上千年的研究和发展，早已是一个经久不衰的实用工具。即使在遥远的未来，在导航、地质研究等行业中地图仍然有不可被取代的地位。而随着科技的发展，卫星生成的遥感地图被越来越多的普通人接受和使用。现今的电子地图中道路、建筑、水域的信息，通常都是从遥感卫星图像中识别转换而来。
2、遥感卫星地图的识别上拥有三个难点。难点一是信息量过于丰富，颜色多元化和地形信息过于复杂。难点二是特征提取存在障碍，由于卫星对地球是一种俯视关系，存在一定的低层遮挡现象。难点三是识别实时更新速度慢。截止到2022年，中国修建的公路总里程达到528万公里，位居世界第一。中国公路快速发展的同时，中国基建的更新速度加快，无疑给识别的实时性增加了难度。传统的图像的识别工作常使用人工方式，该种方式费时费力，需大量的人工和财力，且还会不可避免在某些方面会出现严重的差错，导致测量的结果出现偏差，很有可能导致严重的后果。另一方面，一般的检测算法依赖大量的成对的、带有其...
【技术保护点】
1.基于改进循环生成对抗网络的城市道路检测算法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于改进循环生成对抗网络的城市道路检测算法，其特征在于，所述S1中城市遥感图像与标注后的城市道路图像需要风格统一。
3.根据权利要求2所述的基于改进循环生成对抗网络的城市道路检测算法，其特征在于，在步骤S2中，对采集的两类图像进行预处理，包括以下步骤：
4.根据权利要求3所述的基于改进循环生成对抗网络的城市道路检测算法，其特征在于，在步骤S3中，将训练集输入改进的循环生成对抗网络，网络包含一对生成器G和判别器D，其中生成器G提取原图像...
【技术特征摘要】
1.基于改进循环生成对抗网络的城市道路检测算法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于改进循环生成对抗网络的城市道路检测算法，其特征在于，所述s1中城市遥感图像与标注后的城市道路图像需要风格统一。
3.根据权利要求2所述的基于改进循环生成对抗网络的城市道路检测算法，其特征在于，在步骤s2中，对采集的两类图像进行预处理，包括以下步骤：
4.根据权利要求3所述的基于改进循环生成对抗网络的城市道路检测算法，其特征在于，在步骤s3中，将训练集输入改进的循环生成对抗网络，网络包含一对生成器g和判别器d，...
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