[发明专利]一种基于CNN的建筑物掩膜轮廓矢量化的方法在审
| 申请号： | 202111335800.5 | 申请日： | 2021-11-11 |
| 公开（公告）号： | CN113963177A | 公开（公告）日： | 2022-01-21 |
| 发明（设计）人： | 罗欣;冯倩;林泽航;许文波;赫熙煦;郑进军 | 申请（专利权）人： | 电子科技大学 |
| 主分类号： | G06V10/44 | 分类号： | G06V10/44;G06K9/62;G06N3/04;G06V10/82;G06V10/764;G06V20/10 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 611731 四川省成*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于CNN的建筑物掩膜轮廓矢量化的方法。该发明可以利用卷积神经网络提取建筑物掩膜轮廓，消除高大树木，道路等因素对建筑物轮廓的影响，提高对轮廓提取的精度，并最后通过矢量化的操作，对建筑物轮廓的周长，面积进行计算。本发明首先设计了一个层数为5的多尺度卷积神经网络，并在前两个最低尺度层引入Atrous卷积，分别学习划分出的多个样本的特征，之后利用高斯混合建模，获取不同样本混合的条件概率密度函数，再应用多尺度聚合建模策略，将特征图进行上采样得到包含建筑物的输出图像，最后将输入图像作为输入，在ArcGIS中进行栅格掩膜获得栅格数据，最后再进一步转化为矢量数据，并可以进行相应的运算。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 cnn 建筑物 轮廓 矢量 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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