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申请/专利权人：电子科技大学
摘要：本发明提出了一种专为无人机航拍图像分割任务设计的先进U‑Net网络改进模型。该模型通过融合边缘感知能力与先进的注意力机制，显著增强了对图像边缘区域的分割精度及整体图像的分割性能。通过引入创新的双重注意力机制，模型能够更加聚焦于图像的关键部分，有效减少由背景元素引起的干扰，同时显著提升了分割的准确度。此外，模型中加入的门控注意力技术在实现特征的选择与融合过程中优化了跳跃连接，加之边缘感知模块的引入，极大地提高了模型对图像边缘细节的捕捉能力，确保了分割结果的清晰度与精确性。为了进一步提高分割质量，本模型在解码器部分采用了改进的特征融合技术，这一策略确保了深层与浅层特征的有效结合，捕获了丰富的上下文信息，从而在性能上得到了显著提升。
主权项：1.一种基于U-Net改进的无人机图像分割方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：选取公开的无人机航空Aeroscapes数据集；步骤2：为了防止过拟合，采用水平翻转、垂直翻转和对角翻转这几种方法对图像进行增强；步骤3：该步骤是该专利的核心内容，利用U-Net的思想在编码器部分，采用纹理分析和特征分析方法对图像特征进行提取；将提取的特征进行相加相乘以及卷积操作后，引入模型的前两层；在编解码器部分使用双重注意力模块替换了原有模块；在跳跃连接部分加上边缘感知模块和门注意力模块，进一步提升分割的精度以及模型的边缘感知能力。在解码器中，将模型输出的四层特征图进行了特征聚合，提高了分割精度，并实现了无人机航空图像的分割。步骤4：使用统计性能矩阵在无人机航空图像分割方案上进行测试得到最终的结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 电子科技大学 一种基于U-Net改进的无人机图像分割方法
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