【摘 要】
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传统基于高分辨率遥感图像的道路提取方法计算复杂度高,难以实现自动化,基于深度学习的方法可以显著提高提取的精度和效率.本文选取CVPR 2018 Deep Globe数据集作为训练数据集,基于Tensorflow框架的Adam优化算法,采用ResNet模型对孟加拉国沿海区域进行了道路识别和提取.经与人工目视解译数据集验证,得到道路提取总体精度为97.85％,验证了方法的有效性.
【机 构】
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国家海洋技术中心;山东理工大学 建筑工程学院
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传统基于高分辨率遥感图像的道路提取方法计算复杂度高,难以实现自动化,基于深度学习的方法可以显著提高提取的精度和效率.本文选取CVPR 2018 Deep Globe数据集作为训练数据集,基于Tensorflow框架的Adam优化算法,采用ResNet模型对孟加拉国沿海区域进行了道路识别和提取.经与人工目视解译数据集验证,得到道路提取总体精度为97.85％,验证了方法的有效性.
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