[发明专利]基于深度学习的建筑物矢量轮廓化简方法、模型及模型建立方法在审
| 申请号： | 202110980000.2 | 申请日： | 2021-08-25 |
| 公开（公告）号： | CN113850254A | 公开（公告）日： | 2021-12-28 |
| 发明（设计）人： | 江宝得;巫勇;许少芬;陈占龙 | 申请（专利权）人： | 中国地质大学（武汉） |
| 主分类号： | G06K9/32 | 分类号： | G06K9/32;G06K9/62;G06F16/56 |
| 代理公司： | 武汉泰山北斗专利代理事务所(特殊普通合伙) 42250 | 代理人： | 程千慧 |
| 地址： | 430074 湖*** | 国省代码： | 湖北;42 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于深度学习的建筑物矢量轮廓化简方法、模型及模型建立方法，发明的化简过程主要包括三步：1)基于MobileNet2网络进行栅格建筑物的卷积特征提取；2)生成每个建筑物的外包矩形并切割相应位置的特征图，使用ROI‑Pooling统一特征图的大小；3)将提取的特征图作为输入，使用回归神经网络计算得到建筑物的化简坐标。本发明可直接实现建筑物轮廓矢量到矢量的化简流程，避免化简结果栅格转矢量造成的信息损失及重复化简操作。本发明通过修改损失函数增强了化简结果的形状特征，实现了建筑物的智能化、自动化综合，模型的综合性能强，鲁棒性高，能够被复用到多种比例尺的矢量建筑物轮廓化简的应用场景中。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 建筑物 矢量 轮廓 方法 模型 建立 | ||
【主权项】：
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