基于卫星图像的道路检测系统的设计与实现

针对传统的卫星图像道路检测方法存在的手工选取特征困难，计算量大，效果不好的缺点，提出了基于卷积神经网络的卫星图像道路检测系统，主要包括卫星图像预处理、特征提取、模型构建、决策分类和性能评价5个功能模块。系统首先采用中值滤波进行图像预处理，然后利用Canny算子进行特征提取，接着基于卷积神经网络利用数据集进行模型生成，最后利用训练好的检测模型进行道路检测和性能评价。仿真实验表明，系统可以达到77.8%的正确性和77.4%的完整性。