[发明专利]一种基于深度神经网络和多任务学习的建筑物目标识别方法和系统在审
| 申请号： | 201910636293.5 | 申请日： | 2019-07-15 |
| 公开（公告）号： | CN112232102A | 公开（公告）日： | 2021-01-15 |
| 发明（设计）人： | 隋娟;周中元;王珩;胡振;惠健;汪海菊;马景磊;霍天翔;高旺;郑凯;茹玉年;曹缘;刘畅博澜;王衡 | 申请（专利权）人： | 中国司法大数据研究院有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京君尚知识产权代理有限公司 11200 | 代理人： | 邱晓锋 |
| 地址： | 100070 北京市丰台区南四*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度神经网络和多任务学习的建筑物目标识别方法和系统。本方法的目的是为了建筑物个体提取，主要包括：改进U‑Net深度神经网络和构建损失函数，基于改进的U‑Net深度神经网络获取影像的二值分类结果和像素点的高维特征向量矩阵，通过均值漂移算法进行聚类分析，最终得到建筑物实例分割结构，即判定建筑物个体。本发明在建筑物二分类的基础上，同时实现了建筑物的实例分割，并一定程度地提高了建筑物二分类提取的精度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 神经网络 任务 学习 建筑物 目标 识别 方法 系统 | ||
【主权项】：
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