融合双路径编码的无人机影像灾后损毁地物识别

邱文剑; 王晓楠; 赵静; 曾文浩; 曾飞雪

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融合双路径编码的无人机影像灾后损毁地物识别

更新时间：2026-08-07

- 融合双路径编码的无人机影像灾后损毁地物识别
- Vol. 24, Issue 3, Pages: 78-83(2026)
- 作者机构：
  
  1. 湖北省自然资源厅测绘应急保障中心
  2. 中国地质大学(武汉)地理与信息工程学院
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：
  CLC： P237
- Published：2026
- 稿件说明：
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邱文剑, 王晓楠, 赵静, et al. 融合双路径编码的无人机影像灾后损毁地物识别[J]. 2026, 24(3): 78-83.
DOI：

邱文剑, 王晓楠, 赵静, et al. 融合双路径编码的无人机影像灾后损毁地物识别[J]. 2026, 24(3): 78-83. DOI：

摘要

随着无人机遥感技术的快速发展，高分辨率影像已广泛应用于灾后损毁地物识别，但传统方法难以充分捕获影像中丰富的空间纹理和语义信息，易出现边界模糊、细节丢失和小尺度目标漏检等问题，因此提出了一种融合双路径编码的无人机影像地物损毁识别方法。采用卷积神经网络与Transformer双重编码结构分别提取局部纹理和全局上下文信息，弥补单一网络特征表达的不足；通过改进的多尺度金字塔池化模块整合多尺度特征，提升对不同尺度地物形态的识别能力；引入结合类别先验信息的动态语义提示机制，提高对低对比度区域和复杂类别的区分能力。实验结果表明，该方法的总体精度等多项指标优于现有主流模型，有效提升了无人机影像灾后损毁地物的识别精度。

Abstract

关键词

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references

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