【摘 要】
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为了实现对矿区遥感图像分割,从而判别矿区时空环境变化,达到矿区环境遥感监测的目的,提出了改进语义分割的矿区环境监测模型。首先将U-Net作为语义分割模型的基础网络,其次为了增强模型对小目标的学习能力,使用了代价敏感权重向量方法,改进了训练时的目标函数,并且利用通道注意力模型挖掘卷积特征图的通道依赖性,最后通过条件随机场将U-Net的分割结果精细化。相对于传统算法,改进后的算法极大提升了矿区环境小目
【机 构】
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黄冈师范学院计算机学院,湖北黄冈市438000
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为了实现对矿区遥感图像分割,从而判别矿区时空环境变化,达到矿区环境遥感监测的目的,提出了改进语义分割的矿区环境监测模型。首先将U-Net作为语义分割模型的基础网络,其次为了增强模型对小目标的学习能力,使用了代价敏感权重向量方法,改进了训练时的目标函数,并且利用通道注意力模型挖掘卷积特征图的通道依赖性,最后通过条件随机场将U-Net的分割结果精细化。相对于传统算法,改进后的算法极大提升了矿区环境小目标的边缘分割精度,便于从遥感图像上更加准确地监测矿区环境变化,如房屋移位、水体变化等,为矿区安全建设和开
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