遥感图像道路提取与车辆检测算法的改进与性能提升

本文主要探讨的是Java多线程中的异步Future机制在检测抑制算法中的应用，特别是在遥感图像处理领域的道路提取和道路车辆检测中的实践。首先，文章提到使用SE-ResNet152作为特征提取的骨干网络，这是一种包含SE模块的深度学习模型，SE模块能显著提升网络的精度和性能。通过对比ResNet系列的不同深度加上SE模块后的结果，表明SE-ResNet152的选择具有明显优势。 在ASPP（Atrous Spatial Pyramid Pooling）结构的改进部分，作者针对遥感图像的特点，通过引入不同扩张采样参数（如3*3、6*3、6*5、15*6和18*21），增强了特征信息的捕捉能力，尤其是在处理多尺度图像特征方面。这种改进有助于提高道路提取的精度，并提供了一个计算量可调的框架，使得在精度和速度之间实现平衡。 核心的检测抑制算法则针对遥感图像中车辆目标的小尺寸和相似性带来的挑战。算法利用了空洞空间卷积池化金字塔结构的优化，以及检测抑制策略，来减少漏检和误检的发生。通过与D-Linknet算法和YOLT算法的比较，本算法展示了显著的优势，不仅在道路提取的精度上提高了3.5%，在车辆检测方面也提高了4.86%。 这篇文章将多线程的异步Future机制与遥感图像处理技术相结合，通过深度学习模型和高级特征提取技术，实现了高效的道路提取和精确的车辆检测，为实际应用提供了先进的解决方案。