[发明专利]基于可学习角点特征的高分辨率遥感影像建筑物提取方法在审
| 申请号： | 202211145676.0 | 申请日： | 2022-09-20 |
| 公开（公告）号： | CN115830439A | 公开（公告）日： | 2023-03-21 |
| 发明（设计）人： | 冯天;张微;宋致远;马梦婷 | 申请（专利权）人： | 浙江大学 |
| 主分类号： | G06V20/10 | 分类号： | G06V20/10;G06N3/0464;G06N3/08;G06V10/44;G06V10/774;G06V10/82 |
| 代理公司： | 杭州求是专利事务所有限公司 33200 | 代理人： | 傅朝栋;张法高 |
| 地址： | 310058 浙江*** | 国省代码： | 浙江;33 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明公开了一种基于可学习角点特征的高分辨率遥感影像建筑物提取方法。本发明是一种后处理方法，对在简单分割模型输出的建筑物粗略分割图进行调整，最终得到建筑物细致分割图。与现有高分遥感影像建筑物提取方法相比，本发明首次将角点特征与深度学习结合，缓解了现有方法在边缘棱角特征提取方面表现不佳的问题。具体而言，本发明设计了一种可学习的角点特征提取方法，使其结果更加准确。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 学习 特征 高分辨率 遥感 影像 建筑物 提取 方法 | ||
【主权项】：
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