增强上下文特征交互的实时无人机影像分割算法

作     者：李云红 张富星 苏雪平 李丽敏 王梅 梁成名 

作者机构：西安工程大学电子信息学院 

出 版 物：《北京航空航天大学学报》 (Journal of Beijing University of Aeronautics and Astronautics)

年 卷 期：2024年

核心收录：

学科分类：083002[工学-环境工程] 0830[工学-环境科学与工程（可授工学、理学、农学学位）] 081802[工学-地球探测与信息技术] 08[工学] 080203[工学-机械设计及理论] 0818[工学-地质资源与地质工程] 081602[工学-摄影测量与遥感] 0816[工学-测绘科学与技术] 0802[工学-机械工程] 

基　　金：国家自然科学基金(62203344) 陕西省自然科学基础研究计划重点项目(2022JZ-35) 陕西高校青年创新团队 

主　　题：语义分割 无人机影像 卷积神经网络 上下文信息 特征融合 

摘      要：针对无人机影像语义分割任务中轻量级算法缺乏全局信息交互导致分割结果中目标漏检与不完整问题，提出了一种增强上下文特征交互的实时无人机影像分割算法。算法采用双分支结构，利用不同方向的全局平均池化对通道和空间信息进行编码，保留了精准的位置信息，并增强了对图像中局部细节信息的关注；利用位置感知循环卷积和空间加权构建全局感知提取模块，实现了全局上下文信息捕获；对不同尺度特征采用加权操作进行融合，降低了融合过程中的信息损失与算法的计算量。在UAVid 和AeroScapes数据集上对所提算法进行验证，结果显示，mIoU分别达到66.5%和63.0%，相比BiseNetV2提升了2.6%和2.2%，FPS分别达到79.9帧/s和71.4帧/s，相比BiseNetV2提升了8.3帧/s和6.9帧/s，在保证实时分割速度的同时取得了较好的分割精度。