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申请/专利权人：无锡学院

摘要：本发明公开了基于高低语义信息融合的滑坡图像分割方法，属于滑坡图像处理技术领域。本发明通过构建基于高低语义信息融合的滑坡遥感图像语义分割网络，在网络中通过构建增强全局信息池化模块获取滑坡图像的多尺度信息；在编码器与解码器之间构建了不同特征交互模块从而提升模型的信息交互能力，并通过增强目标信息注意力模块关注图像目标区域特征；设计了多级语义信息融合模块细化图像的边界信息，提高模型对滑坡区域的识别能力，提升模型的分割效果。

主权项：1.基于高低语义信息融合的滑坡图像分割方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1，获取滑坡遥感图像数据集并对数据集进行预处理，将预处理后的数据集划分为训练集、验证集和测试集；步骤2，搭建基于高低语义信息融合的滑坡遥感图像语义分割网络，包括编码器和解码器，其中，编码器包括主干网络、增强全局信息池化模块以及增强目标信息注意力模块，解码器包括第一至第二特征交互模块以及第一至第二多级语义信息融合模块；编码器的输入图像经主干网络后，由主干网络输出图像大小分别为输入图像的12、14、18、116和132的低级滑坡特征图，图像大小为输入图像的132的低级滑坡特征图依次经增强全局信息池化模块和增强目标信息注意力模块后，得到高级滑坡特征图；图像大小分别为输入图像的18和116的低级滑坡特征图经第一特征交互模块相互堆叠生成特征图，经上采样操作后与叠加输出特征图，与输入到第一多级语义信息融合模块中，输出特征图；图像大小分别为输入图像的14和18的低级滑坡特征图经第二特征交互模块相互堆叠生成特征图，经上采样操作后与叠加输出特征图，与输入到第二多级语义信息融合模块中，输出特征图；图像大小为输入图像的14的低级滑坡特征图经1×1卷积后，生成特征图，与融合后依次经1×1卷积和LeakyReLU激活函数，生成特征图，与相乘后依次经3×3卷积和上采样操作后，得到解码器的输出图像；步骤3，将训练集和验证集输入到基于高低语义信息融合的滑坡遥感图像语义分割网络中进行训练和验证，计算损失函数并进行反向传播，更新网络参数，得到训练好的最佳参数网络；步骤4，将测试集输入到训练好的最佳参数网络中，输出滑坡图像的分割效果图。

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