基于深度学习的交互式双分支网络的农田智能识别方法

本发明涉及基于深度学习的交互式双分支网络的农田智能识别方法，属于遥感影像智能分析与农田信息提取技术领域。所述方法由两个相互交互的分支组成，分别专注于农田特征提取和边界特征提取，在边界特征提取分支中，引入高斯滤波与拉普拉斯算子，并设计了双重注意力模块，将细粒度农田特征与边界特征进行融合，以增强模型对农田边界的感知能力。在农田特征提取分支中，采用层级视觉Transformer结构，用通道‑空间分组增强注意力模块以提升农田语义特征的表达能力；同时设计了边界语义融合模块，以在高层语义特征中引入边界细节信息，从而进一步优化识别效果，最终通过金字塔融合模块，实现不同尺度特征的综合利用，有效提升了模型对多样化农田的识别能力。本发明有效提升模型对农田细节的刻画能力和整体识别精度。