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申请/专利权人：山西三友和智慧信息技术股份有限公司

摘要：本发明属于语义分割技术领域，具体涉及一种基于UVid‑Net的无人机航拍视频的语义分割方法，包括如下步骤：数据采集：收集用于无人机视频语义分割的数据集，并对其类别进行像素级标注，完成模型训练所需数据集的构建；数据预处理：预处理包括归一化、数据划分和图像缩放等，并且扩增数据集，保证模型训练效果；识别模型：构建基于UVid‑Net的语义分割模型，输入训练数据，完成参数模型的搭建；模型保存：当模型的损失函数不再降低之后，保存模型；模型评价：通过多种评价指标对模型的分割结果进行性能评估。本发明的编码路径通过从多帧中提取特征来捕捉视频的时间动态，可以用于保留编码器层的特征，提高语义分割性能。

主权项：1.一种基于UVid-Net的无人机航拍视频的语义分割方法，其特征在于：包括下列步骤：S100、数据采集：收集用于无人机视频语义分割的数据集，并对其类别进行像素级标注，完成模型训练所需数据集的构建；S200、数据预处理：预处理包括归一化、数据划分和图像缩放，并且扩增数据集，保证模型训练效果；S300、识别模型：构建基于UVid-Net的语义分割模型，输入训练数据，完成参数模型的搭建；S300中还包括模型构建：构建基于UVid-Net的网络模型对无人机航拍视频进行语义分割，通过将两帧和作为网络模型的输入，之后对进行语义分割，所述模型分为编码和解码两个模块，在编码阶段通过两种不同的结构U-Net和ResNet-5分别进行特征提取，其中U-Net编码器由卷积层和maxpool层组成，用于特征提取，该编码器的上分支包含四个模块，所述上分支由两个连续的3×3卷积层组成，其中包括batch归一化和ReLU激活函数，之后，激活过程通过一个1个1×1的卷积层用于减少特征图的维数，最后，maxpooling层用于提取最显著的特征用于后续的层，且每次进行最大池化操作后，特征映射的数量会增加一倍，编码器的下分支也由四个模块组成，所述下分支各有一组带有batch归一化和ReLU激活函数的3×3卷积层和maxpooling层，所述maxpooling层提取最显著的特征，且与上面的分支类似，每次最大池化操作后，特性映射的数量都会增加一倍；S400、模型保存：当模型的损失函数不再降低之后，保存模型；S500、模型评价：通过多种评价指标对模型的分割结果进行性能评估。

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