【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及遥感图像处理，更具体的说是涉及基于混合尺度特征提取和动态智核特征增强的遥感图像道路分割方法、系统、设备及介质。
技术介绍
1、随着城市化进程的加速，智能交通系统的建设成为了提高交通效率和保障交通安全的重要方向。道路分割作为智能交通系统中的基础任务之一，直接影响着后续的道路识别、车辆导航等技术的准确性。特别是在复杂环境下，如何准确分割道路，尤其是细节模糊或背景复杂的场景，成为了研究的难点。
2、目前，基于深度学习的道路分割方法已经取得了一定的成果。传统的道路分割方法主要依赖于图像处理技术，如边缘检测、颜色分割等，这些方法在背景简单或道路清晰的情况下能取得不错的效果，但在复杂背景下，尤其是在夜间、雨雪天气等恶劣环境下，这些方法的表现却大打折扣。为了应对这一挑战，基于深度神经网络(dnn)的方法被逐渐提出并应用于道路分割任务。卷积神经网络(cnn)作为其中的一种重要架构，通过其强大的特征提取能力，在许多视觉任务中表现出色。然而，现有的深度学习方法普遍存在两个问题：一是无法有效处理不同尺度下的道路信息；二是在背景复杂或...
【技术保护点】
1.基于混合尺度特征提取和动态智核特征增强的遥感图像道路分割方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于混合尺度特征提取和动态智核特征增强的遥感图像道路分割方法，其特征在于，基于混合尺度特征提取单元提取遥感图像的不同尺度道路信息，得到遥感图像特征图，具体包括：
3.根据权利要求1所述的基于混合尺度特征提取和动态智核特征增强的遥感图像道路分割方法，其特征在于，通过动态智核特征增强单元对遥感图像特征图进行多尺度特征和全局上下文信息提取，得到特征增强图，具体包括：
4.根据权利要求1所述的基于混合尺度特征提取和动态智核特征增强的...
【技术特征摘要】
1.基于混合尺度特征提取和动态智核特征增强的遥感图像道路分割方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于混合尺度特征提取和动态智核特征增强的遥感图像道路分割方法，其特征在于，基于混合尺度特征提取单元提取遥感图像的不同尺度道路信息，得到遥感图像特征图，具体包括：
3.根据权利要求1所述的基于混合尺度特征提取和动态智核特征增强的遥感图像道路分割方法，其特征在于，通过动态智核特征增强单元对遥感图像特征图进行多尺度特征和全局上下文信息提取，得到特征增强图，具体包括：
4.根据权利要求1所述的基于混合尺度特征提取和动态智核特征增强的遥感图像道路分割方法，其特征在于，基于mamba增强和diffusion模型对特征增强图进行道路分割，输出道路分割结果，具体包...
【专利技术属性】
技术研发人员：李冠群，
申请(专利权)人：耕宇牧星北京空间科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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