[发明专利]基于多特征融合深度学习的无人机遥感建筑物提取方法有效
| 申请号： | 202210061551.3 | 申请日： | 2022-01-19 |
| 公开（公告）号： | CN114494868B | 公开（公告）日： | 2022-11-22 |
| 发明（设计）人： | 杨辉;王彪;吴艳兰 | 申请（专利权）人： | 安徽大学 |
| 主分类号： | G06V20/10 | 分类号： | G06V20/10;G06N3/04;G06N3/08;G06V10/44;G06V10/77;G06V10/80;G06V10/82 |
| 代理公司： | 安徽顺超知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 34120 | 代理人： | 陈波 |
| 地址： | 230601 安徽省*** | 国省代码： | 安徽;34 |
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| 摘要： | 本发明公开了摄影测量处理技术领域的基于多特征融合深度学习模型的无人机遥感建筑物智能提取方法，以“如何利用深度学习，模拟人眼立体视觉中建筑物多特征表达形式”为核心，研究基于孪生网络的DSM(数字表面模型)与DOM(数字正射影像)的多特征融合方法，设计建筑物多特征的特征抽取、分析能力，通过密集注意力机制进一步增强建筑物的特征传递和累积整合特性，将原来使用的单网络结构变为使用对称网络结构，并且两个对称网络结构完全相同，并结合注意力机制，构建混合模型，深度挖掘无人机遥感建筑物的多层次、多维度的特征和空间关系，实现顾及建筑物多层次特征的无人机遥感建筑物自动提取新方法。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 特征 融合 深度 学习 无人机 遥感 建筑物 提取 方法 | ||
【主权项】：
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