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传统的根据光谱特征或形态学算法来分割道路,存在精度低、阈值难确定等缺点,而深度学习中已有的方法并未考虑道路的特性,只是利用通用方法来分割道路。针对上述不足,提出了一种针对道路特有形态的深度学习损失函数——形态损失函数。首先使用连通性算法将预测结果划分为若干个相互分离的连通区域,分别计算这些区域的面积与外接圆面积的比值,然后取平均值作为此批训练数据的形态损失函数,最后将形态损失函数按一定的比例与交叉熵损失函数求和,得到最终的损失函数。通过在公开的遥感数据集上使用深度学习网络进行对比试验,附加了形态损失函数后平均交并比(MIoU)、准确度(ACC)及F1 Score均有提高。从预测的图形来看,附加了形态损失函数后,预测的道路更为连续。所提出的形态损失函数可用于提高光学遥感影像道路分割的精度。 相似文献
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现有的升降压拓扑中双管级联变换器最符合高效大功率场合的使用要求,但如果工作模式标准选择不当,串联结构和Boost电路的非线性直流增益很容易在升降压转换过程中产生严重的振荡。本文提出了一种新颖的大功率IPOSBHB变换器,阐述了其电路结构及基本关系,建立了降压模式和升压模式下的开环小信号模型,设计了载波平移的组合控制方法,分析了升降压模式切换时传递函数的不一致性、占空比的不连续性和输入电压的扰动对变换器输出特性的影响,并给出了补偿措施。本文提出的载波平移组合控制策略和补偿方法很容易实现稳态时的高效控制和升降压模式切换时的平滑过渡,同时降低了输入电压扰动的不利影响。通过一台15 k W样机对本文提出的理论加以验证。 相似文献
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