一种基于图像描述的遥感图像语义理解方法

摘要

本发明提出了一种基于图像描述的遥感图像语义理解方法。遥感图像含有丰富的地物信息，场景复杂繁多，且数据集难以制作，因而遥感图像的图像描述准确性低。对于遥感图像的分辨率高及目标尺度变化大的问题，在卷积神经网络中加入了通道注意力机制，通道注意力机制提升了局部相邻通道之间的信息交互；针对遥感图像数据集少的问题，通过连续词袋CBOW模型将描述信息中的单词转换为向量映射到同一个向量空间，从而获得描述信息的语义特征；由于传统的RNN循环神经网络在处理长短不一的文本时存在缺陷，采用GRU作为RNN的神经元节点，通过GRU模型进行遥感图像内容描述。基于图像描述的遥感图像语义理解方法对于遥感图像能够取得较好的描述效果。