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第30卷第5期现代计算机
2024年3月10日ModernComputer·31·
文章编号:1007‑1423（2024）05‑0031‑07DOI:10.3969/j.issn.1007‑1423.2024.05.005
用于道路提取的结构特征优化方法
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廖婧琳，何青
（长沙理工大学电气与信息工程学院，长沙410114）
摘要：针对以往的遥感道路提取研究中大多忽略了整个输入图像的道路结构特性，对于较为复杂、多道路区域的
情况，难以产生完整道路网的问题。首先，设计了一个带状池化模块SPM，用于有效地扩大接收领域的骨干。具体来
说，SPM侧重于沿着水平或垂直空间维度编码长距离上下文，并对汇集的映射中的每个空间位置的全局水平和垂直信息进
行编码，实现了捕获长距离空间依赖性和利用通道间依赖性的能力的提升。考虑到道路尺度的多样性，提出级联的多尺度
注意增强模块（CMSAE），利用多尺度特征上的空间注意剩余块来捕获长距离依赖，并引入信道注意层来优化多尺度特征融
合，目的是解决现有方法中道路提取不连续和锯齿状边界识别的问题，并聚合连续道路的空间细节和语义信息。经实验验
证和多种算法进行比较，所提方法相较于U⁃Net网络在Precision、Recall、IoU、ACC四个指标上分别提升了3.05、2.12、
3.43、1.85个百分点，均优于对比算法，证明了该方法在改善道路提取任务中不连续问题的有效性。
关键词：道路提取；带状池化；多尺度特征；长距离依赖；U⁃Net
0引言近年来，深度学习的发展极大地推动了道
［8］［9］
路提取的进展。完全卷积神经网络FCN叠加
随着科技发展，目前可获取到大量的高分
多个卷积层和汇集层以逐渐扩大网络的接收域，
辨率卫星地图，为遥感图像下的道路提取提供
［10］［11］
这更有利于道路信息的提取。U‑Net已被用
了重要的数据源。与低分辨率的卫星地图相比，
于有效提取道路信息，将不同级别的特征地图
高分辨率的卫星地图具有更好的光谱和纹理特［12］［13］
连接起来。使用编码器-解码器架构通过高
［1］
征，使得提取更精确的道路成为可能。在现
级特征获得道路提取的粗定位，并通过包含空
代社会中，道路作为国家基础地理信息的一部［14］
间结构细节的低级特征细化边界。
分具有关键性作用。道路提取是车辆导航、自
但以往的道路提取工作存在以下问题:由于
［2］［3］［4］
动驾驶、城市规划、灾难救援、智慧城市建筑物和树木的阴影、不同的成像条件以及道
［5］
建设
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