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基于特征解耦与重耦合的高分辨率建筑物提取方法及装置
摘要文本
本发明提供一种基于特征解耦与重耦合的高分辨率建筑物提取方法及装置，其中方法包括：将目标遥感图像输入训练好的解耦高分辨率网络，得到目标遥感图像的建筑物预测结果；将目标遥感图像的建筑物预测结果作为目标遥感图像的建筑物提取结果；其中，目标遥感图像的建筑物预测结果包括目标遥感图像的边界预测结果和目标遥感图像的分割预测结果；解耦高分辨率网络为并行结构，由浅层特征提取模块、过渡层、多个多尺度特征融合模块和预测结果输出模块组合而成，并根据带有建筑物提取结果标签的样本遥感图像训练集训练得到；多尺度特征融合模块由特征解耦重耦合模块和基本块构成。从而可以更准确地匹配真实地面数据中的分割和边界。 来自马-克-数-据-官网
申请人信息
- 申请人:中国科学院空天信息创新研究院
- 申请人地址:100094 北京市海淀区邓庄南路9号
- 发明人: 中国科学院空天信息创新研究院
专利详细信息
| 项目 | 内容 |
|---|---|
| 专利名称 | 基于特征解耦与重耦合的高分辨率建筑物提取方法及装置 |
| 专利类型 | 发明申请 |
| 申请号 | CN202311533421.6 |
| 申请日 | 2023/11/16 |
| 公告号 | CN117671487A |
| 公开日 | 2024/3/8 |
| IPC主分类号 | G06V20/10 |
| 权利人 | 中国科学院空天信息创新研究院 |
| 发明人 | 洪丹枫; 李宇轩; 李晨玉; 姚靖; 张兵 |
| 地址 | 北京市海淀区邓庄南路9号 |
专利主权项内容
1.一种基于特征解耦与重耦合的高分辨率建筑物提取方法，其特征在于，包括：将目标遥感图像输入训练好的解耦高分辨率网络，得到所述目标遥感图像的建筑物预测结果；将所述目标遥感图像的建筑物预测结果作为所述目标遥感图像的建筑物提取结果；其中，所述目标遥感图像的建筑物预测结果包括所述目标遥感图像的边界预测结果和所述目标遥感图像的分割预测结果；所述解耦高分辨率网络为并行结构，由浅层特征提取模块、过渡层、多个多尺度特征融合模块和预测结果输出模块组合而成，并根据带有建筑物提取结果标签的样本遥感图像训练集训练得到；所述多尺度特征融合模块由特征解耦重耦合模块和基本块构成。 微信公众号马克 数据网