基于CNN的公路路网自动提取方法研究

作者：昌宏哲^*; 杜红静; 袁洋

来源：计算技术与自动化, 2022, 41(02): 164-167.

DOI：10.16339/j.cnki.jsjsyzdh.202202030

• CNN
• 公路路网
• 自动提取
• 交叉熵损失

为提高深度学习网络中公路提取性能，提出了一种基于CNN框架的公路路网自动提取方法。为进一步提高模型训练效果，设计了一种考虑公路结构的损失函数。计算损失时不仅考虑每个像素的重要程度，同时考虑公路的全局结构。通过仿真分析，所提方法准确率达到92.4%,较传统CNN方法提高13%。