[发明专利]一种无人机正射影像建筑物自动提取方法有效
| 申请号： | 201910789685.5 | 申请日： | 2019-08-26 |
| 公开（公告）号： | CN110619282B | 公开（公告）日： | 2023-01-10 |
| 发明（设计）人： | 林勇;刘持越;吴崧源;李剑霖;王启生;符金弼;苏世萍;苏城云;蔡小霞;陈有博;吴钟明 | 申请（专利权）人： | 海南撰云空间信息技术有限公司 |
| 主分类号： | G06V20/10 | 分类号： | G06V20/10;G06V10/774;G06V10/776 |
| 代理公司： | 深圳紫晴专利代理事务所(普通合伙) 44646 | 代理人： | 雒盛林 |
| 地址： | 571924 海南省澄迈县老城高新*** | 国省代码： | 海南;46 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种无人机正射影像建筑物自动提取方法，具体步骤如下：步骤S1：对原始的无人机正射影像训练数据进行数据增强得到数量扩大后的训练数据；步骤S2：获得训练好的U‑net建筑物提取模型；步骤S3：获得训练好的Seg‑net建筑物提取模型；步骤S4：获得训练好的deeplab建筑物提取模型；步骤S5：获得U‑net建筑物提取模型的最终预测结果Pu；步骤S6：获得Seg‑net建筑物提取模型的最终预测结果Ps；步骤S7：获得deeplab建筑物提取模型的最终预测结果Pd；步骤S8：对三个模型得到的预测结果Pu，Ps，Pd进行投票，得最终的预测结果。本发明能够用于从大量的无人机正射影像中自动分割出属于建筑物的像素点，大大提升测绘领域提取地图要素的速度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 无人机 射影 建筑物 自动 提取 方法 | ||
【主权项】：
1.一种无人机正射影像建筑物自动提取方法，其特征在于，包括无人机正射影像数据、深度学习模型训练、数据增强、新的损失函数、测试时增强方法(TTA)、集成学习，其具体步骤如下：/n步骤S1：对原始的无人机正射影像训练数据进行数据增强得到数量扩大后的无人机正射影像训练数据，将分辨率高的影像数据及其二值标注影像切割成512*512像素的图片，得到训练集与验证集，包括正射影像及其对应的建筑物目标的二值标注；/n步骤S2：在keras中搭建U-net语义分割模型，采用下采样、上采样的方法建立输入图像至输出预测之间的映射关系，并将原本的交叉熵损失函数改进为新的损失函数，Loss＝a
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