10.3969/j.issn.1009-8518.2022.05.014
基于深度监督的TransUNet可见光卫星图像分割
随着人造卫星技术的不断发展,给民用探测带来了诸多便利的同时,也带来了越来越多的挑战.精确定位卫星的重要部件,对故障卫星和太空垃圾的准确抓捕和维修至关重要.文章提出基于深度监督的TransUNet(Deep Supervised TransUNet:DSTransUNet)对卫星目标、星体和太阳翼进行像素级的识别与分割.通过对TransUNet解码过程中多层神经网络特征图进行深度监督,提高可见光卫星图像的分割精度,并进一步通过仿真方法构建卫星部件图像数据集,使用交叉验证的方法对DSTransUNet及7种现有神经网络深度学习方法的分割精度进行了评估.文章提出的方法对卫星星体的分割准确率达到90.51%±6.86%,对卫星太阳翼的分割准确率达到91.63%±13.07%,对宇宙背景的分割准确率达到97.43%±2.85%,对数据集的总体像素分割准确率达到了97.08%±3.37%,其分割性能优于其他神经网络模型.
卫星部件、图像分割、深度学习、遥感应用
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TP753(遥感技术)
2022-11-17(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共8页
142-149