基于遥感图像的道路提取方法、系统及存储介质（高校，深度神经网络模型、卫星或无人机拍摄、遥感影像数据提取、多模态融合）

本发明涉及图像处理技术领域，具体涉及基于遥感图像的道路提取方法、系统及存储介质，方法包括：建立教师学生模型，教师学生模型包括教师模型和学生模型，教师模型和学生模型均采用基于D‑LinkNet模型构建的UGD‑DLinkNet模型，UGD‑DLinkNet模型包括编码器、桥接网络和解码器；获取数据集，通过数据集对教师模型进行训练，在完成对教师模型的训练后，使用不确定性引导的知识蒸馏策略训练学生模型，得到训练好的学生模型；获取待提取的遥感图像，使用训练好的学生模型对待提取的遥感图像进行预测并生成道路提取结果；本发明能够提高遥感图像中道路提取的精度。

《基于遥感图像的道路提取方法、系统及存储介质（高校，深度神经网络模型、卫星或无人机拍摄、遥感影像数据提取、多模态融合）》是一发明专利，专利号为 2024108719789，当前法律状态为已售，由广东海洋大学提出申请，发明人为林聪;徐晨星;杨燕霞，申请日期为2024-07-01，公开（公告）日期为2024-10-11，国际专利分类号（IPC）为 G06V 20/10 (2022.01)，高新资质：未报高企，所属技术领域包括：深度神经网络模型、编码器、解码器、遥感数据重建、遥感影像数据提取、多模态融合、卫星或无人机拍摄、地质勘探、矿区监控、遥感道路分析、图像处理。该专利权属清晰，可通过正规流程办理转让，适用于企业技术升级、资质申报与战略布局。赋翼网提供从选品、尽调、合同签订到官方著录项目变更（过户）的一站式专利转让服务，专业顾问全程协助，确保交易合规、安全、高效。专利摘要：本发明涉及图像处理技术领域，具体涉及基于遥感图像的道路提取方法、系统及存储介质，方法包括：建立教师学生模型，教师学生模型包括教师模型和学生模型，教师模型和学生模型均采用基于D‑LinkNet模型构建的UGD‑DLinkNet模型，UGD‑DLinkNet模型包括编码器、桥接网络和解码器；获取数据集，通过数据集对教师模型进行训练，在完成对教师模型的训练后，使用不确定性引导的知识蒸馏策略训练学生模型，得到训练好的学生模型；获取待提取的遥感图像，使用训练好的学生模型对待提取的遥感图像进行预测并生成道路提取结果；本发明能够提高遥感图像中道路提取的精度。

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