【摘 要】
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在输电线选站选线设计中，所选范围内的地物信息至关重要，为使计算机能够自动识别并标记遥感图像中的地物信息，辅助人工选线，开展设计智能选站选线系统。选择Deeplabv3+网络模型分割遥感图像中的关键性地物，并在此基础上做出改进。在Deeplabv3+的解码区网络中，充分利用主干网络产生的多尺度特征信息，并对深层特征进行更细化的上采样操作。基于AID（aerial image data）数据集进行地物
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（61803140）； 安徽省自然科学基金资助项目（2008085UD03）；
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在输电线选站选线设计中，所选范围内的地物信息至关重要，为使计算机能够自动识别并标记遥感图像中的地物信息，辅助人工选线，开展设计智能选站选线系统。选择Deeplabv3+网络模型分割遥感图像中的关键性地物，并在此基础上做出改进。在Deeplabv3+的解码区网络中，充分利用主干网络产生的多尺度特征信息，并对深层特征进行更细化的上采样操作。基于AID（aerial image data）数据集进行地物分割实验对比，实验表明，改进后的Deeplabv3+可以更精细地分割出地物类别与范围，为智能化选站选线设计提供更有力的支持。
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