利用多尺度挤压激励网络提取煤矿采场

马世斌; 辛荣芳; 李宗仁; 黄丽; 王泰山; 孔德才

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利用多尺度挤压激励网络提取煤矿采场

更新时间：2026-05-30

- 利用多尺度挤压激励网络提取煤矿采场
- Vol. 24, Issue 5, Pages: 16-20(2026)
- 作者机构：
  
  1. 青海省地质调查院
  2. 青海省青藏高原北祁连地质过程与矿产资源重点实验室
  3. 青海省遥感大数据工程技术研究中心
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：
  CLC： TP183;TP751;TD82
- Published：2026
- 稿件说明：
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马世斌, 辛荣芳, 李宗仁, et al. 利用多尺度挤压激励网络提取煤矿采场[J]. 2026, 24(5): 16-20.
DOI：

马世斌, 辛荣芳, 李宗仁, et al. 利用多尺度挤压激励网络提取煤矿采场[J]. 2026, 24(5): 16-20. DOI：

摘要

由于采场目标规模庞大、场景复杂度高，传统方法往往难以实现完整且准确的提取。提出了一种基于深度卷积神经多尺度挤压激励（SE）网络的高分辨率遥感影像煤矿采场提取方法。以U-Net语义分割网络为框架，以EfficientNet-B3网络为骨干网络，通过精心设计并引入SE结构，更有效地挖掘多层次多尺度的特征信息，从而提升采场提取的精度和完整性。为深入分析引入SE模块的特征提取效果，设计了未引入多尺度策略、引入多尺度策略1、同时引入多尺度策略1和2的对比实验。结果显示，3种模型的平均交并比分别为0.751 9、0.799 8和0.810 4，准确率分别为0.969 2、0.978 5和0.989 0，说明该模型可有效提升采场提取的完整性和准确性。

Abstract

关键词

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references

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