一种基于去耦合的弱监督机场图像语义分割方法技术

本发明专利技术公开了一种基于去耦合的弱监督机场图像语义分割方法，通过构建一个弱监督语义分割模型，利用弱监督语义分割方法收集机场各个类别的实例图，将训练图像进行解耦操作，生成新的训练图像和机场伪标签，再训练基于机场的辅助学习任务以及监督训练图像分类主任务，生成效果更好的新的机场伪标签，最后训练弱监督语义分割模型，并对其进行完全监督，获得最终的分割结果。本发明专利技术的方法增强了系统在机场环境下的鲁棒性。在机场中，能够有效应对机场这一特殊环境，显著提升飞行器和地面设备的监控效率，在自动驾驶、无人机监管和智能交通等领域具有广阔的应用前景，为机场的智能化和自动化运营提供了重要支持。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于计算机视觉的语义分割，具体涉及一种基于去耦合的弱监督机场图像语义分割方法。

技术介绍

1、在机场中，利用语义分割技术对机场目标进行监测，对于机场的高效运行具有至关重要的作用。然而，要实现高精度的语义分割，通常需要大量带有精确标签的数据，这种数据的获取过程既复杂又耗时，且需要大量的人力资源进行手工标注。因此，如何利用有限的数据资源提高语义分割的性能成为了一个亟待解决的问题。在此背景下，充分利用机场中容易获取的不精确样本，例如图像级别的标签，来改善语义分割的性能，成为一个具有重要研究意义的方向。因此，研究基于图像级别的标签的弱监督机场语义分割是非常有必要的。

2、语义分割的任务是将图像分割成为不同的语义区域，例如人、车、建筑、道路等。而机场语义分割，可以实现对机场内各类目标的精确识别和定位，例如飞机、车辆等，从而提升机场的安全性和运营效率。现有弱监督语义分割算法如irnet、seam、w-ood等也可以应用到机场中。但由于机场物体的耦合现象，导致分割效果不佳。耦合指的是一些物体常常一同出现在同一幅图片中，这种现象在机场中是非常严重的，本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于去耦合的弱监督机场图像语义分割方法，具体步骤如下：

2.根据权利要求1所述的一种基于去耦合的弱监督机场图像语义分割方法，其特征在于，所述步骤S2具体如下：

3.根据权利要求1所述的一种基于去耦合的弱监督机场图像语义分割方法，其特征在于，所述步骤S3具体如下：

【技术特征摘要】

1.一种基于去耦合的弱监督机场图像语义分割方法，具体步骤如下：

2.根据权利要求1所述的一种基于去耦合的弱监督机场图像语义分割方法，其特...

【专利技术属性】
技术研发人员：张翔，肖又恒，周茂樟，杨文韬，李世宇，
申请(专利权)人：电子科技大学长三角研究院衢州，
类型：发明
国别省市：