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作者：胡荣明;张宵宵;竞霞;廖雨欣;黄旭昆;
单位：西安科技大学测绘科学与技术学院;
摘要：针对施工道路影像中因背景信息复杂导致道路提取错分、漏分及边缘粗糙的问题，提出了一种融合多元特征的E-TransUNet模型施工道路要素提取方法。E-TransUNet模型通过设计多元特征增强模块对图像特征信息进行增强；在模型下采样中融入空洞空间金字塔池化(atrous spatial pyramid pooling, ASPP)模块，增强网络对道路影像多尺度特征的提取能力；跳跃连接部分加入卷积注意力(convolutional block attention module, CBAM)模块，从不同维度上捕获道路特征之间的相关性；最后组合采用Dice loss和CE loss作为损失函数解决样本数量不均衡问题。结果表明，该方法对施工道路要素的提取在OA、MIoU和MPA指标分别达到了93.30%、80.37%和91.19%,相比其他网络U-Net、DeeplabV3+、Swin-Unet、HRNet和SegFormer提取效果更好，为施工道路提供了准确的要素提取方法。
关键词：施工道路提取;;特征增强;;语义分割;;Transformer;;图像处理
基金资助：国家自然科学基金(42171394)
