基于改进DLinkNet的道路提取方法及系统（高校，深度神经网络模型、编码器、优化救援路径、遥感图像算法）

本发明涉及图像处理技术领域，具体涉及基于改进DLinkNet的道路提取方法及系统，方法包括：建立道路提取模型，所述道路提取模型为基于DLinkNet模型构建的UGD‑DLinkNet模型，所述UGD‑DLinkNet模型包括编码器、桥接网络和解码器，所述编码器基于ResNet34网络构建；获取数据集，通过所述数据集对道路提取模型进行训练，得到训练好的道路提取模型；其中，所述数据集包括多张遥感图像；获取待提取的遥感图像，使用训练好的道路提取模型对所述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。

《基于改进DLinkNet的道路提取方法及系统（高校，深度神经网络模型、编码器、优化救援路径、遥感图像算法）》是一发明专利，专利号为 2024108952444，当前法律状态为已下证，由广东海洋大学提出申请，发明人为林聪;吴振陆;王楚虹;吴悦炀，申请日期为2024-07-05，公开（公告）日期为2024-09-06，国际专利分类号（IPC）为 G06V 20/13 (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、遥感数据重建、遥感图像算法、道路。该专利已下发证书，权利稳定，适合直接办理转让过户，是企业申报高企、项目招投标、质押融资的优质标的。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，具体涉及基于改进DLinkNet的道路提取方法及系统，方法包括：建立道路提取模型，所述道路提取模型为基于DLinkNet模型构建的UGD‑DLinkNet模型，所述UGD‑DLinkNet模型包括编码器、桥接网络和解码器，所述编码器基于ResNet34网络构建；获取数据集，通过所述数据集对道路提取模型进行训练，得到训练好的道路提取模型；其中，所述数据集包括多张遥感图像；获取待提取的遥感图像，使用训练好的道路提取模型对所述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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