【摘 要】
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由于农村道路具有位置特殊、结构和材质多样且差异大等特点，使得高精度遥感图像在提取农村公路信息中混入大量噪声，造成影像特征聚类和分割模糊，难以保证路网提取精度。因此，该文提出一种EDDNN模型，在基础层次结构下，交叉采用池化层与卷积层作为网络隐藏层主要结构，提取遥感影像全局图像特征；在ED-DNN网络架构内部拟采用跳跃连接方式，结合深度神经网络架构内深层和浅层分辨率信息，提高路面影像分割的精细度。实
【基金项目】
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河南省交通运输厅项目（河南省农村公路“百县通村入组工程”建设目标任务智能化核查关键技术研究）（编号2020G2）；
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由于农村道路具有位置特殊、结构和材质多样且差异大等特点，使得高精度遥感图像在提取农村公路信息中混入大量噪声，造成影像特征聚类和分割模糊，难以保证路网提取精度。因此，该文提出一种EDDNN模型，在基础层次结构下，交叉采用池化层与卷积层作为网络隐藏层主要结构，提取遥感影像全局图像特征；在ED-DNN网络架构内部拟采用跳跃连接方式，结合深度神经网络架构内深层和浅层分辨率信息，提高路面影像分割的精细度。实例表明：采用ED-DNN模型提取道路信息具有良好的泛化能力，训练集准确率达到0.9982，损失值降低为0.0137，能准确地提取农村公路特征参数。
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