[发明专利]一种基于深度学习的遥感影像建筑物矢量提取及优化方法在审
| 申请号： | 202010369473.4 | 申请日： | 2020-05-02 |
| 公开（公告）号： | CN111652892A | 公开（公告）日： | 2020-09-11 |
| 发明（设计）人： | 王磊;陈奇 | 申请（专利权）人： | 王磊;陈奇 |
| 主分类号： | G06T7/12 | 分类号： | G06T7/12;G06T7/143;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 武汉知产时代知识产权代理有限公司 42238 | 代理人： | 郝明琴 |
| 地址： | 434000 *** | 国省代码： | 湖北;42 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的遥感影像建筑物矢量提取及优化方法，包括采用全卷积形式的图像分割模型从遥感影像生成建筑物目标概率图，经由二值化、聚类和边缘轮廓跟踪处理生成建筑物初始矢量轮廓；还包括改变卷积核尺寸和应用递归填充方法对PointNet模型改进，进行建筑物轮廓几何形状优化；还包括提供一种新的损失函数进行PointNet模型训练，可对节点个数相差较大的两个多边形进行相似度估计。本发明利用卷积神经网络对遥感影像中建筑物矢量的形状先验知识进行特征学习，实现了数据驱动的建筑物矢量形状优化，提高了建筑物矢量的几何精度和简化效果，提升了遥感影像建筑物自动测图结果的质量和应用价值。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 遥感 影像 建筑物 矢量 提取 优化 方法 | ||
【主权项】：
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