[發明專利]基于卷積神經網絡的分類和連通區域分析的路網提取方法

有效

• 申請號: 201710260027.8
• 申請日: 2017-04-20
• 公開（公告）號: CN107480679B
• 公開（公告）日: 2021-08-17
• 發明（設計）人: 李玉鑑;曾少鋒;夏威;耿丹陽;鐘南
• 申請（專利權）人: 北京工業大學;中交信息技術國家工程實驗室有限公司
• 主分類號: G06K9/34
• 分類號: G06K9/34;G06K9/38;G06K9/62;G06N3/04
• 代理公司: 北京思海天達知識產權代理有限公司 11203
• 代理人: 張慧

1.一種基于卷積神經網絡的分類和連通區域分析的路網提取方法，其特征在于，包括以下步驟：對于圖像I，I中包含道路區域以及背景區域

步驟1：輸入數據集及其中，設有遙感圖像集其子集用于采集訓練樣本，子集為待標注圖像集；

步驟2：人工標記數據集中的圖像，得到各圖像對應的標簽圖像標簽圖像僅含道路區域以及背景區域

步驟3：取及其標簽圖像I^m大小為r×c；

步驟4：設d為奇數，以d×d的滑動窗口，在I^m上采集樣本其中的中心像素為(d-1)/2ir-(d-3)/2，(d-1)/2jc-(d-3)/2；若則在L^m中取窗口對于若則否則丟棄

步驟5：隨機丟棄中樣本，使得中樣本數量不大于10倍的中樣本數量；

步驟6：構建卷積神經網絡，對樣本進行訓練；

步驟7：取圖像I′大小為r×c；

步驟8：新建像素值為0的灰度圖像M′，大小為r×c；

步驟9：在I′中逐像素采集樣本并通過訓練好的卷積神經網絡判斷其類別，若則M′_ij＝255；

步驟10：分析M′中的連通區域，保留N個最大的連通區域。

2.如權利要求1所述的基于卷積神經網絡的分類和連通區域分析的路網提取方法，其特征在于，卷積神經網絡結構及參數為：卷積層conv1，128個卷積核，卷積核大小為5×5；下采樣層pool1，采用最大池化，池化核大小為2×2；卷積層conv2，64個卷積核，卷積核大小為5×5；下采樣層pool2，采用最大池化，池化核大小為2×2；全連接層ip3，64個神經元；全連接層ip4，2個神經元；網絡最后通過softmax分類器進行分類；網絡通過隨機梯度下降方法進行優化，沖量單元取值為0.9，權值衰減取值為0.0005。