电子测量技术

作者：孟祥源，吴心悦，张雁皓，高润泽，单慧琳

单位：无锡学院电子信息工程学院 无锡 214105

关键词：火星地表图像;语义分割;动态三元注意力;自适应融合;通道注意力可分离卷积

基金：国家自然科学基金（62071240，62106111）、国家级大创项目（202413982010Z）资助

作为地球在宇宙演化进程中具有同源关联的近邻类地行星，火星表面地貌特征的语义分割不仅能够构建行星尺度形成动力学与演化机制的认知框架，更可为行星科学领域奠定多维度研究范式，特别是在完善行星演化理论体系与验证天体物理模型方面具有关键性科学价值。然而，火星地表影像解析面临多维技术挑战，主要体现在光照条件复杂多变、地形特征结构化程度低以及目标尺度分布异质性显著等特性，这些特征共同构成行星表面智能解译的关键技术瓶颈。针对传统分割模型存在的细节特征丢失、复杂边界误分割等问题，本文提出一种基于动态三元注意力的火星地表图像分割算法，该算法通过自适应特征融合与动态三元注意力机制协同优化，提高分割精度。首先，构建动态三元注意力模块以自动调整不同注意力分支的重要性，可针对火星岩石、沙丘等典型地貌特征实现局部和全局信息的动态聚焦。其次，针对空间信息和语义信息设计了自适应双向特征融合模块，以缓解多尺度特征冲突。此外，提出通道注意力可分离卷积，在减少参数量的同时也能够提高模型的泛化能力。实验结果表明，本文所提算法在S5Mars数据集上的准确率和平均交并比分别达到了89.06%和72.33%，证明本算法能够有效地提取语义特征，并将其有效融合，提高火星地表图像分割的准确率。

来源：2026年第2期

《电子测量技术》期刊编辑部

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