【摘 要】
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在智慧交通大力发展之际,快速获取精确的道路信息是当前研究的热点。无人机（Unmanned Aerial Vehicle,UAV）可灵活、方便的获取道路影像,同时基于深度学习的语义分割（Semantic Segmentation）技术为解译无人机航拍影像中复杂的道路场景提供了高效的解决方案。论文对基于语义分割的无人机影像道路识别提取技术进行研究,提出了上下文特征与细节特征融合的方法,实现了高分辨率无
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在智慧交通大力发展之际,快速获取精确的道路信息是当前研究的热点。无人机（Unmanned Aerial Vehicle,UAV）可灵活、方便的获取道路影像,同时基于深度学习的语义分割（Semantic Segmentation）技术为解译无人机航拍影像中复杂的道路场景提供了高效的解决方案。论文对基于语义分割的无人机影像道路识别提取技术进行研究,提出了上下文特征与细节特征融合的方法,实现了高分辨率无人机影像的高质量语义分割,构建了基于光流的深层特征传播结构,实现了无人机视频影像数据的实时语义分割。在理论研究的基础上,设计开发了面向道路场景理解的无人机道路识别提取系统。具体研究内容如下:（1）对语义分割理论进行分析和研究。从语义分割网络的基本结构出发,分析了卷积层、池化层等网络必要结构,阐述了语义分割的各项性能评价指标,对三个经典的语义分割网络进行了分析。（2）构建了融合上下文特征与细节特征的图像语义分割模型。针对高分辨率图像语义分割特征丢失问题,设计了上下文分支与细节分支同时保留上下文特征与细节特征;采用ResNet网络作为U-Net的编码器,在U-Net的跳跃连接处集成注意力通道。通过多个无人机影像数据集的实验证明了融合上下文特征与细节特征的图像语义分割模型可完成无人机高分辨率图像的道路识别提取任务。（3）构建了基于深层特征传播的视频语义分割模型。针对视频数据冗余特点,设计了基于光流的深层特征传播结构以加快分割速度;提出了由浅层特征提取分支和深层特征提取分支构成的基础语义分割网络;证明了浅层特征可作为关键帧的判别依据;在视频数据集上验证了基于深层特征传播的视频语义可分割模型在保证准确率的同时可以完成无人机视频数据的实时道路识别提取任务。（4）设计实现了面向道路场景理解的无人机道路识别提取系统。在系统需求分析的基础上,对系统总体架构和详细功能进行了设计,使用python+tkinter+SQL Server等工具进行系统开发,系统可完成语义分割数据集管理、语义分割模型管理、道路识别提取、道路场景理解等功能。
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