基于U-Net模型的医学图像分割方法的研究

这是一篇关于深度学习,图像分割,特征,U-Net模型,注意力的论文, 主要内容为随着医学工程技术的不断发展,医学图像分割在病理诊断、手术指导和术后恢复等阶段中承担着重要的责任。目前,基于深度学习的U-Net模型在医学图像自动化分割领域有着广泛的应用。本文通过结合U-Net模型和其他图像处理方法实现对医学图像的自动化分割,主要的研究内容如下:(1)针对传统二维卷积无法有效提取空间信息的问题,提出一种基于注意力机制的U-Net模型(Att-Dial Res Net3D)。Att-Dial Res Net3D模型在U-Net框架基础上进行改进,使用锯齿状的膨胀残差卷积块提取三维图像中片间和片内特征,减少空间信息的丢失,通过注意力的方法融合上下文信息。提出的模型在Li TS2017肝脏肿瘤分割数据集上验证,实验结果表明Att-Dial Res Net3D模型对肝脏和肿瘤图片的分割结果的平均dice分别达到0.958和0.666,全局dice分别达到0.962和0.800。(2)针对原始U-Net模型中过多的卷积层和池化层会造成梯度弥散和网络退化等问题,提出一种基于金字塔残差的U-Net模型。该模型利用金字塔残差得到不同尺度的图像特征,并将这些特征与卷积层提取的特征进行融合,在未增加网络参数的基础上得到更丰富的特征信息。提出的模型在ISIC 2018皮肤癌分割数据集上验证,实验结果表明基于金字塔残差的U-Net分割模型具有更高的精度和更好的鲁棒性。(3)针对U-Net模型中堆叠的局部操作无法高效获取全局信息的问题,提出一种基于多注意力的U-Net模型。该模型通过自注意力的方式建立全部特征之间的依赖关系,然后利用通道注意力与空间注意力减少池化过程中的信息损失。分割模型在MICCAI 2020新冠肺炎(COVID-19)分割数据集和SCUI 2020甲状腺结节分割数据集上验证,实验结果证明基于多注意力的U-Net模型实现了全局信息聚合和高效快速的分割。

基于U-Net深度网络改进模型的红外弱小目标检测方法研究

这是一篇关于天基红外监视,弱小目标检测,深度学习,U-Net模型,背景估计的论文, 主要内容为红外弱小目标检测是从红外图像中快速准确地提取感兴趣的弱小目标的过程,在军事侦察、灾害搜救等军用和民用领域具有广泛应用。近年来,基于深度学习的通用目标检测方法发展迅速,性能超越传统方法。但是,直接用于红外弱小目标检测性能有限。究其原因,红外弱小目标面积小、特征少,难以直接通过大数据学习到目标特征。本文针对天基空间目标监视应用,基于全卷积神经网络U-Net框架开展红外弱小目标检测深度学习算法研究,具体内容如下:首先,针对数据集缺乏的问题,结合目标-背景红外特性,使用星载中分辨率成像光谱仪(Moderate-resolution Imaging Spectroradiometer,MODIS)数据仿真构建红外弱小目标数据集。选取第20波段(3.660～3.840μm)数据作为背景,随机叠加多种尺寸(1×1、3×3、5×5、7×7)和中心强度(120～240)的目标,仿真遍历得到涵盖宽范围目标-背景信杂比的红外弱小目标图像数据集,为深度学习奠定了数据基础。其次,针对弱小目标特征难以直接学习的困难,采用深度学习估计背景、在抑制背景后检测目标的思路,以语义分割领域的U-Net网络模型为基础,针对卷积边界信息丢失和感受野有限的问题,提出下采样优化、残差块、空洞卷积三种改进方案,形成红外弱小目标检测IU-Net(Improved U-Net)网络模型。实验结果表明,IU-Net模型目标检测性能优于IPI(2013 TIP)和RIPT(2016 JSTAEORS)算法。最后,针对IU-Net模型在小尺寸(1×1和3×3)目标区域背景估计不准的问题,提出目标区域隶属度加权的均方误差(MSE)损失函数,提高目标区域背景估计准确性;进一步,构建深度可分离卷积和精简网络降低参数量和计算量,优化空洞卷积空洞率以规避栅格效应,采用Mish激活函数替换RELU激活函数加快梯度下降,采用Nadam优化器替换Adam优化器加强不同类别数据适应性,形成红外弱小目标检测IU-Net+模型。实验结果表明,IU-Net+模型的目标检测性能优于IPI、RIPT和PSTNN(2019 RS)算法,具备较强的泛化能力。

遥感影像道路提取方法：融合注意力机制与残差模块的U-Net模型

这是一篇关于遥感影像,道路提取,深度学习,U-Net模型,注意力机制,残差网络的论文, 主要内容为本文主要研究如何快速、高效地从高分辨率遥感影像中提取道路信息。随着遥感技术的发展,遥感影像在许多领域得到了广泛应用。道路作为城市交通和基础设施的重要组成部分,其精准提取对于城市规划、交通管理等方面具有重要意义。因此,基于遥感影像的道路提取研究一直备受关注。但是由于道路自身的复杂性及与其它地物间的相似性,传统的道路提取方法在高分辨率遥感影像中存在抗干扰能力弱、自动化水平低和提取效果差等问题。因此,本文结合深度学习技术提出了一种融合注意力机制与残差模块的U-Net高分辨率遥感影像道路提取的模型——Res-AU-Net,以解决传统方法的不足。该模型基于U-Net网络模型,采用残差网络Res Net50来解决因网络层数过深引起的网络退化问题,稳定地通过加深网络来提取更为抽象的深层语义特征,加快模型训练速度和提高模型鲁棒性;考虑到编码器中低层特征背景信息冗余,在跳级连接加入注意力机制,加强道路特征并抑制不相关特征的激活,保留更多的道路上下文拓扑关系,增强模型对道路区域的关注度;利用空洞卷积感受野大参数少的特性进一步优化网络模型,使其更加轻量化;使用了Adam优化算法并提出改进的损失函数,以提高模型的准确性和稳定性;采用更先进的GELU作为激活函数,以提升模型精度。最后,进行了多组实验验证模型的有效性。基于Massachusetts Roads道路数据集的实验结果表明:(1)本文提出的道路提取模型在高分辨率遥感影像上具有可行性,提取道路的整体精度、精确率、召回率、F1-score和交并比分别达到98.7%、89.51%、85.71%、87.57%和78.15%,具有较高的提取精度;(2)与几种经典的语义分割网络相比,在道路提取的完整性和精确度,以及树木、建筑和阴影遮挡方面,本文方法均有较好地提取效果。另外,本文为了快速、便捷地提取高分辨率遥感影像中的道路,基于本文提出的Res-AU-Net模型设计并实现了遥感影像道路提取系统。该系统利用Py Qt5图形程序框架进行图形化界面设计,基于Python语言进行系统代码开发与功能实现。大大降低了道路提取的操作步骤,为相关从业人员提供了便利。综上所述,本文提出的融合注意力机制与残差模块的U-Net遥感影像道路提取模型在道路提取任务中具有较高的准确率和鲁棒性,具有较为广泛的应用前景。

基于U-Net深度网络改进模型的红外弱小目标检测方法研究

这是一篇关于天基红外监视,弱小目标检测,深度学习,U-Net模型,背景估计的论文, 主要内容为红外弱小目标检测是从红外图像中快速准确地提取感兴趣的弱小目标的过程,在军事侦察、灾害搜救等军用和民用领域具有广泛应用。近年来,基于深度学习的通用目标检测方法发展迅速,性能超越传统方法。但是,直接用于红外弱小目标检测性能有限。究其原因,红外弱小目标面积小、特征少,难以直接通过大数据学习到目标特征。本文针对天基空间目标监视应用,基于全卷积神经网络U-Net框架开展红外弱小目标检测深度学习算法研究,具体内容如下:首先,针对数据集缺乏的问题,结合目标-背景红外特性,使用星载中分辨率成像光谱仪(Moderate-resolution Imaging Spectroradiometer,MODIS)数据仿真构建红外弱小目标数据集。选取第20波段(3.660～3.840μm)数据作为背景,随机叠加多种尺寸(1×1、3×3、5×5、7×7)和中心强度(120～240)的目标,仿真遍历得到涵盖宽范围目标-背景信杂比的红外弱小目标图像数据集,为深度学习奠定了数据基础。其次,针对弱小目标特征难以直接学习的困难,采用深度学习估计背景、在抑制背景后检测目标的思路,以语义分割领域的U-Net网络模型为基础,针对卷积边界信息丢失和感受野有限的问题,提出下采样优化、残差块、空洞卷积三种改进方案,形成红外弱小目标检测IU-Net(Improved U-Net)网络模型。实验结果表明,IU-Net模型目标检测性能优于IPI(2013 TIP)和RIPT(2016 JSTAEORS)算法。最后,针对IU-Net模型在小尺寸(1×1和3×3)目标区域背景估计不准的问题,提出目标区域隶属度加权的均方误差(MSE)损失函数,提高目标区域背景估计准确性;进一步,构建深度可分离卷积和精简网络降低参数量和计算量,优化空洞卷积空洞率以规避栅格效应,采用Mish激活函数替换RELU激活函数加快梯度下降,采用Nadam优化器替换Adam优化器加强不同类别数据适应性,形成红外弱小目标检测IU-Net+模型。实验结果表明,IU-Net+模型的目标检测性能优于IPI、RIPT和PSTNN(2019 RS)算法,具备较强的泛化能力。

基于无人机图像和深度学习的稻穗检测方法研究

这是一篇关于水稻,YOLOV4,稻穗检测,无人机,U-Net模型的论文, 主要内容为水稻(Oryza Satiua L.)作为我国主要粮食作物之一,准确、快速识别水稻单位面积有效穗数是预测水稻产量的关键环节。计算机视觉技术和无人机技术的兴起为稻穗检测提供了有效的手段。针对于农业数据稀缺以及获取效率低,无人机(unmanned aerial vehicle,UAV)拍照技术提高了稻穗图像采集效率,对于快速高质量采集农业数据集提供了解决手段。相较于其他目标检测模型,YOLOV4(You Only Look Once Version 4)目标检测模型在检测速度与精度上有明显优势,为农业领域广泛应用。大田复杂环境下杂交籼稻弯曲型稻穗存在重叠、遮挡,且无人机图像中稻穗分布密集,YOLOV4的应用仍存在一些问题。因此本研究首先采集不同品种株高、穗高数据建立决策树模型对不同株型(叶盖穗、穗盖叶、中间型)进行判别。采集4个生态点不同品种杂交籼稻无人机图像,改进YOLOV4模型建立通用弯曲稻穗检测模型,提高复杂场景下模型稻穗检测能力,为稻穗产量预测和单位面积稻穗计数提供参考依据。主要研究结果如下:(1)株型分类模型:基于成都市大邑县、崇州市、自贡市富顺县收集多个水稻品种的株高、穗高指标,基于株高、穗高、比例(株高/穗高)、差值(株高-穗高)4个指标建立决策树模型,通过分类决策树方法找到叶盖穗、穗盖叶以及中间型的分类阈值,利用水稻品种的株高、穗高指标预测其株型类型。针对上述4种指标建立的判断株型的模型,模型精度达到96%。(2)稻穗检测模型优化:首先,引入MobileNetV2替代DarkNet53作为YOLOV4的主干特征提取模块,基于无人机稻穗图像存在大量密集稻穗场景,在特征加强模块引入CBAM(Convolutional Block Attention Module)注意力机制,以提高特征提取时稻穗特征的权重。其次,利用Soft-NMS(Soft non-maximum suppression)代替NMS,解决稻穗重叠导致的模型计数精度降低问题。最后,利用Focal Loss代替原始YOLOV4中的二分类交叉熵损失(binary cross entropy,BCE)),减少重叠遮挡稻穗分类样本对模型精度影响。基于以上改进,建立了可应用于不同品种、不同生态点以及不同类型的通用稻穗检测计数模型。(3)模型检测效果:模型对于单幅608×608像素的稻穗图像检测率为44.46 FPS,该模型mAP、Recall和F1值分别达到90.32%、82.36%和0.89,相比较于原始YOLOV4算法,mAP、Recall、F1分别提升了6.2、16.24、0.12个百分点。单张稻穗图像检测速度提高了3 ms。改进模型在齐穗后7 d对于中间型、穗盖叶以及叶盖穗型稻穗计数的R2分别是0.84、0.89、0.92,三种类型稻穗计数结果RMSE分别为2.56、1.95、4.39,显著高于成熟期稻穗计数精度。对改进模型进行综合评估,该模型对三种类型稻穗的检测结果都较好。其中对于穗盖叶株型检测计数效果最优。采用旌优781不同施肥处理稻穗图像作为独立数据集验证改进模型精度。结果表明其中G-Black肥料处理下计数精度最差,精度为73.67%,普通肥料处理计数精度为91.52%,在6个不同肥料处理下模型平均计数精度为85.2%。表明建立同一时期不同类型水稻品种的稻穗识别通用模型是可行的。(4)模型应用最佳时期:为了验证模型在齐穗期后7 d检测效果最优,分别在齐穗期、齐穗后7 d、齐穗后14 d动态获取无人机图像,基于U-Net模型对不同小区的稻穗图像进行分割,根据分割结果判断最佳时期和不同时期分散型稻穗对模型检测结果的影响。结果表明,基于三个时期建立的混合数据集训练稻穗分割模型,模型的mIoU为71.54%。分割效果表明,齐穗期分散穗型和重叠粘连稻穗少于齐穗后14 d,但与齐穗后7 d相比,部分稻穗尺寸较小,综合而言,在齐穗后7 d建立稻穗检测模型是最合适的。

基于U-Net模型的医学图像分割方法的研究

这是一篇关于深度学习,图像分割,特征,U-Net模型,注意力的论文, 主要内容为随着医学工程技术的不断发展,医学图像分割在病理诊断、手术指导和术后恢复等阶段中承担着重要的责任。目前,基于深度学习的U-Net模型在医学图像自动化分割领域有着广泛的应用。本文通过结合U-Net模型和其他图像处理方法实现对医学图像的自动化分割,主要的研究内容如下:(1)针对传统二维卷积无法有效提取空间信息的问题,提出一种基于注意力机制的U-Net模型(Att-Dial Res Net3D)。Att-Dial Res Net3D模型在U-Net框架基础上进行改进,使用锯齿状的膨胀残差卷积块提取三维图像中片间和片内特征,减少空间信息的丢失,通过注意力的方法融合上下文信息。提出的模型在Li TS2017肝脏肿瘤分割数据集上验证,实验结果表明Att-Dial Res Net3D模型对肝脏和肿瘤图片的分割结果的平均dice分别达到0.958和0.666,全局dice分别达到0.962和0.800。(2)针对原始U-Net模型中过多的卷积层和池化层会造成梯度弥散和网络退化等问题,提出一种基于金字塔残差的U-Net模型。该模型利用金字塔残差得到不同尺度的图像特征,并将这些特征与卷积层提取的特征进行融合,在未增加网络参数的基础上得到更丰富的特征信息。提出的模型在ISIC 2018皮肤癌分割数据集上验证,实验结果表明基于金字塔残差的U-Net分割模型具有更高的精度和更好的鲁棒性。(3)针对U-Net模型中堆叠的局部操作无法高效获取全局信息的问题,提出一种基于多注意力的U-Net模型。该模型通过自注意力的方式建立全部特征之间的依赖关系,然后利用通道注意力与空间注意力减少池化过程中的信息损失。分割模型在MICCAI 2020新冠肺炎(COVID-19)分割数据集和SCUI 2020甲状腺结节分割数据集上验证,实验结果证明基于多注意力的U-Net模型实现了全局信息聚合和高效快速的分割。

成渝地区双城经济圈城市建设用地扩张时空演变特征与趋势模拟研究

这是一篇关于成渝地区双城经济圈,城市扩张,时空特征,U-Net模型,城市形态的论文, 主要内容为城市化进程中日趋剧烈的城市建设用地变化是影响地区乃至全球社会经济发展与生态稳定的重要因素。如何掌握城市扩张时空演变特征,并模拟未来城市的空间动态格局,已成为城市寻求可持续发展的重要研究内容。成渝地区双城经济圈城市建设用地的时空变化特征及未来发展方向的预测研究,对优化成渝经济圈城市建设用地布局、推动西部大区的发展具有一定的理论和实践指导作用。本文以1990-2019年以3年为周期的Landsat系列遥感影像及其衍生数据提取的成渝地区城市建设用地数据为基础,借助Arc GIS10.2、Fragstate4.2、Origin2021b、Excel等软件,综合运用城市扩张指数、城市扩张差异指数、圈层梯度分析和标准差椭圆分析模型,对成渝双城经济圈各城市扩张时空动态演化特征进行剖析,研究,并对研究区各城市进行扩张类型划分。同时,利用U-Net模型对2035年成渝地区双城经济圈城市建设用地扩张的时空格局进行预测模拟。本研究为进一步揭示西部典型城市群城市建设用地扩张时空演变特征及景观变化内在差异,以及为成渝经济圈城市建设用地布局与调控提供可靠的科学依据。研究结果表明:(1)借助GEE平台有效获取了成渝地区双城经济圈长时序、高精度、大范围的城市建设用地数据。研究区城市建设用地整体分类精度高于94%,得到的分类数据为后续研究成渝经济圈城市扩张时空特征以及模拟预测经济圈2035年城市建设用地奠定了坚实的基础。(2)采用城市用地扩张强度差异指标、圈层梯度分析法和城市用地密度函数等方法,对比分析不同规模城市用地的时空扩张特征。具体表现在:(1)研究区城市扩张具有明显的空间差异,成都、重庆双核的扩张速度较快,带动了沿线及周边城市的发展。(2)研究区各城市之间建设用地扩张存在显著差异,总体上呈现出不均衡布局的趋势,高速扩张区域主要分布在东部地区。城市扩张强度东部高于西部,整体经济圈快速扩张的中心由东向西移动。(3)从城市紧凑度(Kp)、扩张速度(D)来看,城市半径随时间而扩大,多数大中城市的紧凑度下降,而小城市趋于紧凑。(3)基于U-Net模型对2035年成渝地区双城经济圈的城市建设用地空间分布进行模拟,具体表明:(1)使用U-Net深度学习模型预测城市建设用地扩张能很好的捕捉到线性特征并且对城市形态特征的学习非常有效。大城市的扩张潜力远高于周边中小城市并且预测的城市区域遵循特定的模式,而不是向各个方向扩展。(2)景观扩张指数反映出城市建设用地扩张模式的动态变化。1990-2035年间,成渝地区双城经济圈飞地式扩张模式减少,填充式和边缘式模式增加,区域城市建设用地更加集聚。(3)景观格局指数表明研究时期内(1990-2035年)成渝地区双城经济圈城市建设用地呈景观破碎度增大、景观异质性增强、斑块形状趋于复杂的趋势。

基于无人机图像和深度学习的稻穗检测方法研究

这是一篇关于水稻,YOLOV4,稻穗检测,无人机,U-Net模型的论文, 主要内容为水稻(Oryza Satiua L.)作为我国主要粮食作物之一,准确、快速识别水稻单位面积有效穗数是预测水稻产量的关键环节。计算机视觉技术和无人机技术的兴起为稻穗检测提供了有效的手段。针对于农业数据稀缺以及获取效率低,无人机(unmanned aerial vehicle,UAV)拍照技术提高了稻穗图像采集效率,对于快速高质量采集农业数据集提供了解决手段。相较于其他目标检测模型,YOLOV4(You Only Look Once Version 4)目标检测模型在检测速度与精度上有明显优势,为农业领域广泛应用。大田复杂环境下杂交籼稻弯曲型稻穗存在重叠、遮挡,且无人机图像中稻穗分布密集,YOLOV4的应用仍存在一些问题。因此本研究首先采集不同品种株高、穗高数据建立决策树模型对不同株型(叶盖穗、穗盖叶、中间型)进行判别。采集4个生态点不同品种杂交籼稻无人机图像,改进YOLOV4模型建立通用弯曲稻穗检测模型,提高复杂场景下模型稻穗检测能力,为稻穗产量预测和单位面积稻穗计数提供参考依据。主要研究结果如下:(1)株型分类模型:基于成都市大邑县、崇州市、自贡市富顺县收集多个水稻品种的株高、穗高指标,基于株高、穗高、比例(株高/穗高)、差值(株高-穗高)4个指标建立决策树模型,通过分类决策树方法找到叶盖穗、穗盖叶以及中间型的分类阈值,利用水稻品种的株高、穗高指标预测其株型类型。针对上述4种指标建立的判断株型的模型,模型精度达到96%。(2)稻穗检测模型优化:首先,引入MobileNetV2替代DarkNet53作为YOLOV4的主干特征提取模块,基于无人机稻穗图像存在大量密集稻穗场景,在特征加强模块引入CBAM(Convolutional Block Attention Module)注意力机制,以提高特征提取时稻穗特征的权重。其次,利用Soft-NMS(Soft non-maximum suppression)代替NMS,解决稻穗重叠导致的模型计数精度降低问题。最后,利用Focal Loss代替原始YOLOV4中的二分类交叉熵损失(binary cross entropy,BCE)),减少重叠遮挡稻穗分类样本对模型精度影响。基于以上改进,建立了可应用于不同品种、不同生态点以及不同类型的通用稻穗检测计数模型。(3)模型检测效果:模型对于单幅608×608像素的稻穗图像检测率为44.46 FPS,该模型mAP、Recall和F1值分别达到90.32%、82.36%和0.89,相比较于原始YOLOV4算法,mAP、Recall、F1分别提升了6.2、16.24、0.12个百分点。单张稻穗图像检测速度提高了3 ms。改进模型在齐穗后7 d对于中间型、穗盖叶以及叶盖穗型稻穗计数的R2分别是0.84、0.89、0.92,三种类型稻穗计数结果RMSE分别为2.56、1.95、4.39,显著高于成熟期稻穗计数精度。对改进模型进行综合评估,该模型对三种类型稻穗的检测结果都较好。其中对于穗盖叶株型检测计数效果最优。采用旌优781不同施肥处理稻穗图像作为独立数据集验证改进模型精度。结果表明其中G-Black肥料处理下计数精度最差,精度为73.67%,普通肥料处理计数精度为91.52%,在6个不同肥料处理下模型平均计数精度为85.2%。表明建立同一时期不同类型水稻品种的稻穗识别通用模型是可行的。(4)模型应用最佳时期:为了验证模型在齐穗期后7 d检测效果最优,分别在齐穗期、齐穗后7 d、齐穗后14 d动态获取无人机图像,基于U-Net模型对不同小区的稻穗图像进行分割,根据分割结果判断最佳时期和不同时期分散型稻穗对模型检测结果的影响。结果表明,基于三个时期建立的混合数据集训练稻穗分割模型,模型的mIoU为71.54%。分割效果表明,齐穗期分散穗型和重叠粘连稻穗少于齐穗后14 d,但与齐穗后7 d相比,部分稻穗尺寸较小,综合而言,在齐穗后7 d建立稻穗检测模型是最合适的。

遥感影像道路提取方法：融合注意力机制与残差模块的U-Net模型

这是一篇关于遥感影像,道路提取,深度学习,U-Net模型,注意力机制,残差网络的论文, 主要内容为本文主要研究如何快速、高效地从高分辨率遥感影像中提取道路信息。随着遥感技术的发展,遥感影像在许多领域得到了广泛应用。道路作为城市交通和基础设施的重要组成部分,其精准提取对于城市规划、交通管理等方面具有重要意义。因此,基于遥感影像的道路提取研究一直备受关注。但是由于道路自身的复杂性及与其它地物间的相似性,传统的道路提取方法在高分辨率遥感影像中存在抗干扰能力弱、自动化水平低和提取效果差等问题。因此,本文结合深度学习技术提出了一种融合注意力机制与残差模块的U-Net高分辨率遥感影像道路提取的模型——Res-AU-Net,以解决传统方法的不足。该模型基于U-Net网络模型,采用残差网络Res Net50来解决因网络层数过深引起的网络退化问题,稳定地通过加深网络来提取更为抽象的深层语义特征,加快模型训练速度和提高模型鲁棒性;考虑到编码器中低层特征背景信息冗余,在跳级连接加入注意力机制,加强道路特征并抑制不相关特征的激活,保留更多的道路上下文拓扑关系,增强模型对道路区域的关注度;利用空洞卷积感受野大参数少的特性进一步优化网络模型,使其更加轻量化;使用了Adam优化算法并提出改进的损失函数,以提高模型的准确性和稳定性;采用更先进的GELU作为激活函数,以提升模型精度。最后,进行了多组实验验证模型的有效性。基于Massachusetts Roads道路数据集的实验结果表明:(1)本文提出的道路提取模型在高分辨率遥感影像上具有可行性,提取道路的整体精度、精确率、召回率、F1-score和交并比分别达到98.7%、89.51%、85.71%、87.57%和78.15%,具有较高的提取精度;(2)与几种经典的语义分割网络相比,在道路提取的完整性和精确度,以及树木、建筑和阴影遮挡方面,本文方法均有较好地提取效果。另外,本文为了快速、便捷地提取高分辨率遥感影像中的道路,基于本文提出的Res-AU-Net模型设计并实现了遥感影像道路提取系统。该系统利用Py Qt5图形程序框架进行图形化界面设计,基于Python语言进行系统代码开发与功能实现。大大降低了道路提取的操作步骤,为相关从业人员提供了便利。综上所述,本文提出的融合注意力机制与残差模块的U-Net遥感影像道路提取模型在道路提取任务中具有较高的准确率和鲁棒性,具有较为广泛的应用前景。