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申请/专利权人：济南市勘察测绘研究院
摘要：本申请公开了一种基于多技术融合的工程地形测绘方法及系统，涉及图像处理技术领域，其采用基于深度学习的图像处理技术对地面遥感图像和地表高程信息图像进行分析处理，捕捉到地面遥感图像语义特征和地表高程信息语义特征，并利用地表高程信息语义特征来指导地面遥感图像的语义特征表达强化，从而基于两者的强化融合特征进行遥感图像重构以生成分辨率增强的地面遥感图像。这样，通过结合多种技术，提高了遥感数据质量，进而提高了工程地形测绘的准确性和可靠性。
主权项：1.一种基于多技术融合的工程地形测绘方法，其特征在于，包括：获取由遥感设备采集的地面遥感图像；获取由机载LiDAR设备采集的地面高程信息图像；对所述地面遥感图像进行图像特征提取和区域转移处理以得到前景凸显地面遥感特征图；对所述地面高程信息图像进行高程模式特征提取以得到地面高程关联特征图；将所述前景凸显地面遥感特征图和所述地面高程关联特征图通过高程语义指导特征增强融合网络以得到高程语义信息指导前景凸显地面遥感融合特征图；基于所述高程语义信息指导前景凸显地面遥感融合特征图，生成优化地面遥感图像；其中，将所述前景凸显地面遥感特征图和所述地面高程关联特征图通过高程语义指导特征增强融合网络以得到高程语义信息指导前景凸显地面遥感融合特征图，包括：以如下语义指导特征融合公式对所述前景凸显地面遥感特征图和所述地面高程关联特征图进行处理以得到所述高程语义信息指导前景凸显地面遥感融合特征图；其中，所述语义指导特征融合公式为： ，其中，为所述地面高程关联特征图，表示对所述地面高程关联特征图进行沿通道维度的全局均值池化处理，为地面高程通道语义特征向量，为权重系数矩阵，为偏置向量，为非线性激活函数，为权重概率向量，为所述前景凸显地面遥感特征图，表示利用所述权重概率向量对所述前景凸显地面遥感特征图进行加权处理，为所述高程语义信息指导前景凸显地面遥感融合特征图。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 济南市勘察测绘研究院 基于多技术融合的工程地形测绘方法及系统
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