深度学习+张量投票：提升道路提取精度的方法

本文主要探讨了一种结合卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN）和张量投票技术的道路提取方法，以解决深度学习在道路提取领域的挑战。传统的深度学习方法虽然在特征识别上表现出色，但受限于训练样本数量和计算机硬件性能，可能导致提取的道路图像存在断裂和噪声等问题。为解决这些问题，研究者提出了一种创新流程。 首先，作者采用了VGG这样的深度卷积神经网络对道路进行初步的特征提取。VGG网络因其深层结构，能够学习到丰富的图像特征，但对大量高质量样本的需求是其应用的一个瓶颈。为增强样本的多样性，他们采用影像变换、随机裁剪以及过采样等技术，扩展训练数据集，提升网络的泛化能力。 接着，对经过初步分割的道路上的二值影像进行张量投票（Tensor Voting）。张量投票是一种基于像素级信息的聚类算法，通过计算邻域像素间的方向和强度一致性来强化道路的显著性信息，从而减少断裂和噪声的影响。这种方法有助于提升道路边缘的精度和完整性。 在特征提取阶段，研究人员结合显著性信息并引入阈值来进一步细化道路边界。这一步确保了道路边缘的精确性和稳定性，提高了道路提取的准确度。 实验结果显示，这种结合卷积神经网络和张量投票的道路提取方法，其召回率和正确率高达90%以上，相比于传统方法，具有更高的精度。这表明该方法在道路提取任务上具有显著的优势，并且验证了其在复杂高分辨率影像中的有效性和实用性。 本文的核心贡献在于提出了一种有效的道路提取策略，它利用了深度学习的特征提取能力和张量投票的细节增强技术，克服了样本依赖和噪声问题，为道路提取任务提供了更高效和精确的解决方案。这对于高精度地图制作、自动驾驶等领域具有重要的实际应用价值。