[发明专利]神经网络、遥感影像的建筑物提取方法、介质及计算设备有效
| 申请号： | 201810373725.3 | 申请日： | 2018-04-24 |
| 公开（公告）号： | CN108764039B | 公开（公告）日： | 2020-12-01 |
| 发明（设计）人： | 李祥;彭玲;胡媛;肖莎 | 申请（专利权）人： | 中国科学院遥感与数字地球研究所 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62 |
| 代理公司： | 北京名华博信知识产权代理有限公司 11453 | 代理人： | 白莹;李冬梅 |
| 地址： | 100101 北京*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种神经网络、遥感影像的建筑物提取方法、介质及计算设备。所公开的神经网络，用于遥感影像的建筑物提取，包括：VGG网络中的输入层、第一至第五卷积层、第一至第四池化层；第一单尺度融合层，第一单尺度融合层的输入端连接至第一卷积层的输出端；第二至第五单尺度融合层，第二至第五单尺度融合层的输入端分别连接至第二至第五卷积层的输出端；第一至第四上采样层，第一至第四上采样层的输入端分别连接至第二至第五单尺度融合层的输出端；多尺度拼接融合层，多尺度拼接融合层的输入端连接至第一单尺度融合层、第一至第四上采样层的输出端；输出层。所公开的神经网络能够有效处理分布密集且尺度多样的建筑物，提高建筑物自动化提取的精度。 | ||
| 搜索关键词： | 神经网络 遥感 影像 建筑物 提取 方法 介质 计算 设备 | ||
【主权项】：
1.一种神经网络系统，其特征在于，用于遥感影像的建筑物提取，包括：VGG网络中的输入层、第一至第五卷积层、第一至第四池化层；第一单尺度融合层，所述第一单尺度融合层的输入端连接至所述第一卷积层的输出端，用于融合所述第一卷积层所输出的第一尺度多通道特征图并输出融合后的第一尺度融合单通道特征图；第二至第五单尺度融合层，所述第二至第五单尺度融合层的输入端分别连接至所述第二至第五卷积层的输出端，用于分别融合所述第二至第五卷积层所输出的第二至第五尺度多通道特征图并分别输出融合后的第二至第五尺度融合单通道特征图；第一至第四上采样层，所述第一至第四上采样层的输入端分别连接至所述第二至第五单尺度融合层的输出端；多尺度拼接融合层，所述多尺度拼接融合层的输入端连接至所述第一单尺度融合层、所述第一至第四上采样层的输出端，用于融合所述第一单尺度融合层、所述第一至第四上采样层所输出的特征图并输出融合后的多尺度融合单通道特征图；输出层，所述输出层的输入端连接至所述多尺度拼接融合层的输出端，用于基于所述多尺度融合单通道特征图输出建筑物特征图，其中，所述第一单尺度融合层、所述第一至第四上采样层的输出端及所述多尺度拼接融合层的输出端所输出的是与所述遥感影像的分辨率相同的二维单通道特征图。
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