研究目的
为了在高分辨率可见光遥感图像中实现对具有复杂背景的多尺度道路的高精度分割。
研究成果
HCN在公共数据集和私有数据集上的表现均优于VGG、FCN、U-Net、CasNet和SegNet。该方法在广泛使用的高分辨率可见光遥感图像中具有潜在应用价值。
研究不足
网络训练需要像素级的道路标注，这非常耗费人力。该方法有点耗时。
中文（中国）
▾
基于混合卷积网络的高分辨率可见光遥感图像道路分割
DOI：10.1109/LGRS.2018.2878771
期刊：IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters
出版年份：2018
更新时间：2025-09-23 15:21:21
摘要：
道路分割在智能交通系统和城市规划等诸多应用中具有重要作用。针对可见光遥感影像已提出多种道路分割方法，尤其是基于卷积神经网络的流行方案。然而，由于高分辨率可见光遥感影像中存在复杂背景和多尺度道路，实现高精度道路分割仍是具有挑战性的问题。为解决该问题，本文提出一种融合多个子网络的混合卷积网络（HCN）。该网络包含全卷积网络、改进U-Net和VGG子网络，分别获取粗粒度、中粒度和细粒度的道路分割图；并采用浅层卷积子网络融合这些多粒度分割图以实现最终道路分割。得益于多粒度分割策略，本HCN在处理多尺度道路和复杂背景时展现出优异效果。通过计算像素精度、平均精度、平均区域交并比（IU）和频率加权IU四项测试指标，在两个测试数据集上评估所提HCN。与五种前沿道路分割方法相比，本HCN具有更高的分割精度。
作者：
Ye Li，Lili Guo，Jun Rao，Lele Xu，Shan Jin
AI智能分析
纠错
研究概述
实验方案
设备清单
SCI高频之选
查看全部>
-
智能分析： Yokogawa AQ6370D是一款性能卓越的光谱分析仪，适用于光通信领域以及光放大器（EDFA）的测量和评估。其高波长分辨率、精准度和宽动态范围使其成为实验室和工业环境中的理想选择。虽然设备体积较大且预热时间较长，但其丰富的接口和出色的显示屏设计弥补了这些不足，整体是一款值得推荐的光谱分析仪。获取实验方案
-
智能分析： ZEISS EVO系列是一款高性能?？榛璧缱酉晕⒕?，适用于材料科学、生命科学及工业质量控制等领域。其先进的技术特性包括高分辨率、广泛加速电压范围和集成EDS系统。该产品操作直观，支持多用户环境，适合科学研究和工业应用。然而，价格信息缺失以及潜在的维护成本可能是其需要注意的方面。总体而言，ZEISS EVO系列表现优秀，值得推荐给专业用户。获取实验方案 -
智能分析： ZEISS Crossbeam系列是蔡司公司推出的一款高端光电分析设备，结合了场发射扫描电子显微镜（FE-SEM）和聚焦离子束（FIB）的功能，适用于材料科学、纳米技术和半导体行业等多个领域。其高分辨率成像能力和自动化样品制备功能使其成为高通量分析的理想选择。此外，该设备支持多种检测器，具备强大的多功能性，是高精度研究和工业应用的利器。然而，由于其高端定位，设备成本较高且操作需要专业技能。总体而言，该设备表现卓越，为科学研究和工业应用提供了先进的解决方案。获取实验方案 -
智能分析： Axio Observer是一款专为金相学研究设计的倒置显微镜系统，以其高效的设计和蔡司知名的光学技术为特色。它能够快速、灵活地分析大量样品，并支持自动化操作，适用于多种应用场景，包括晶粒尺寸分析、非金属夹杂物检测等。然而，其重量较大且光源寿命较短，可能对使用者提出了额外的维护和空间管理需求。总体而言，这款产品在性能和可靠性方面表现出色，特别适合专业实验室使用。获取实验方案 -
型号：ZEISS LSM 990 Spectral Multiplex
智能分析： ZEISS LSM 990 Spectral Multiplex是一款定位于高端科研机构的光谱成像系统，具有卓越的光谱分辨率和自动化功能，适用于复杂的生物、医学及材料科学实验。其高效的荧光标签分离能力和多功能自动化设计为用户提供了强大的实验支持。然而，高昂的价格和一定的学习曲线可能对中小型实验室构成挑战。总体而言，这是一款性能优越、适应性强的高端实验设备。获取实验方案 -
智能分析： ZEISS Sigma 300 with RISE是蔡司公司推出的一款高端光谱分析仪，集成了拉曼成像和扫描电子显微镜技术，能够提供高质量的化学和结构分析。其功能强大，支持多领域应用，但设备价格较高且操作学习曲线可能较陡。适用于科研机构和高端实验室，是材料科学和生命科学领域的理想选择。获取实验方案
立即咨询
加载中....
论文纠错
您正在对论文“基于混合卷积网络的高分辨率可见光遥感图像道路分割”进行纠错
纠错内容
联系方式（选填）
设备询价
称呼
电话
+86
单位名称
用途
期望交货周期
产品预约
称呼
电话
+86
单位名称
用途
期望交货周期