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摘要
为保证水面无人艇（USVs）进行水上任务时能够顺利航行，需要对河道信息进行精确的提取，因此对河道语义分割的网络模型进行了研究。针对河道图像分割中类间不一致和类内不一致的问题，文中提出了分割网络DBDL-Net，网络中设计双分支解码结构和双重损失函数，分别把握语义信息和空间信息；同时在编码部分设计了多尺度残差的轻量模块，一方面减少参数，一方面以不同的比例捕捉特征信息。最后在USVInland数据集上对模型进行消融和对比实验，实验结果表明：DBDL-Net的精确度和平均交并比最终达到了93.619%和87.682%，与其它先进分割网络相比，DBDL-Net也具有更佳的综合表现。
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