【技术实现步骤摘要】
本公开涉及图像处理，尤其涉及遥感图像目标识别，具体涉及一种基于双编码器的道路提取模型训练方法、装置以及设备。
技术介绍
1、在城市规划和交通管理中，从遥感图像中提取道路信息至关重要。然而，由于道路在遥感图像中与其他地物信息相比差异不够明显，并且常常受到树木和建筑物等遮挡物的影响，因此道路提取任务存在着诸多挑战。这些挑战包括道路特征提取困难、细小道路难以捕获以及连通性不佳等问题。
2、当前基于深度学习的道路提取方法通常通过空洞卷积来增强对长直线道路的感知能力。然而，这种方法容易忽略细小曲折的道路信息。虽然一些方法尝试利用注意力模块关注细小曲折的道路，但受到方形卷积核的限制，其关注能力有限。
3、此外，尽管现有基于图推理增强道路连通性的方法十分有效，但构建图的形式复杂且工作量大，导致其应用受限。因此，设计一种更有效的方法来提取道路特征、关注细小道路并保持道路连通性具有重要意义。
技术实现思路
1、本公开提供了一种基于双编码器的道路提取模型训练方法、装置以及设备。
...【技术保护点】
1.一种基于双编码器的道路提取模型训练方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述并联条状卷积模块包括条状卷积核和动态蛇形卷积核，且能够通过改变卷积核参数对应的权重参数值的位置来改变卷积核形状；
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述并联条状卷积模块提取的道路特征包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述图卷积模块执行三层图卷积运算，包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述拉普拉斯矩阵的构建过程包括：
6.根据权利要求2至5中任一权利要求所述的方法...
【技术特征摘要】
1.一种基于双编码器的道路提取模型训练方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述并联条状卷积模块包括条状卷积核和动态蛇形卷积核，且能够通过改变卷积核参数对应的权重参数值的位置来改变卷积核形状；
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述并联条状卷积模块提取的道路特征包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述图卷积模块执行三层图卷积运算，包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所...
【专利技术属性】
技术研发人员：宋树华，郭国龙，林乔木，张立，陈东，董丽，
申请(专利权)人：中科星图智慧科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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