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基于遥感图像的建筑物轮廓分割方法、系统、介质及设备
申请人信息
- 申请人:山东大学; 山东字节信息科技有限公司
- 申请人地址:250061 山东省济南市历下区经十路17923号
- 发明人: 山东大学; 山东字节信息科技有限公司
专利详细信息
| 项目 | 内容 |
|---|---|
| 专利名称 | 基于遥感图像的建筑物轮廓分割方法、系统、介质及设备 |
| 专利类型 | 发明申请 |
| 申请号 | CN202311753066.3 |
| 申请日 | 2023/12/20 |
| 公告号 | CN117456530A |
| 公开日 | 2024/1/26 |
| IPC主分类号 | G06V20/70 |
| 权利人 | 山东大学; 山东字节信息科技有限公司 |
| 发明人 | 李腾; 马硕; 黄晴; 王军; 张立超; 张伟 |
| 地址 | 山东省济南市经十路17923号; 山东省临沂市平邑县平邑街道准河路与方山路交汇处平邑县数字大厦11、12层 |
摘要文本
本发明属于图像处理技术领域，提供了基于遥感图像的建筑物轮廓分割方法、系统、介质及设备，其技术方案为：首先，通过在残差网络中引入扩张卷积，获取不同尺度的隐层特征；其次，引入自适应层选择机制，自主选择最具信息量的候选残差层特征与最终深层特征相融合；最后，解码器网络采用简单而高效的卷积和上采样操作，能够快速将特征图恢复到原始图像尺寸，并保持图像信息的完整性。相较于传统的图像处理方法，该方法能够更准确地提取建筑物的轮廓，可以为城市规划、国土资源管理和灾害监测等领域的应用提供支持。 来自马-克-数-据-官网
专利主权项内容
1.基于遥感图像的建筑物轮廓分割方法，其特征在于，包括如下步骤：获取建筑物遥感图像数据；基于建筑物遥感图像数据和训练后的建筑物轮廓分割模型得到最终的轮廓分割图像；其中，所述建筑物轮廓分割模型包括编码器网络、自适应层选择机制和解码器网络；所述建筑物轮廓分割模型的构建过程包括：使用具有不同的扩张率的扩张卷积层残差网络作为编码器的主干网络，通过在不同尺度上进行扩张卷积操作来捕捉多尺度的上下文信息得到第一特征图；通过自适应层选择机制选取主干网络中候选残差层的显著特征得到第二特征图；融合第一特征图和第二特征图，经过解码器网络解码后得到最终轮廓分割图像。