[发明专利]空间形态信息引导的高分遥感影像建筑物规则化提取方法在审
| 申请号： | 202310396472.2 | 申请日： | 2023-04-11 |
| 公开（公告）号： | CN116563102A | 公开（公告）日： | 2023-08-08 |
| 发明（设计）人： | 眭海刚;杜卓童 | 申请（专利权）人： | 武汉大学 |
| 主分类号： | G06T3/40 | 分类号： | G06T3/40;G06T7/10;G06T7/62;G06N3/0464;G06N3/08 |
| 代理公司： | 武汉科皓知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 42222 | 代理人： | 王琪 |
| 地址： | 430072 湖*** | 国省代码： | 湖北;42 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种空间形态信息引导的高分遥感影像建筑物规则化提取方法，首先利用Mask‑RCNN基础骨架网络模型获取建筑物实例对象的深度图像语义特征图和初始轮廓预测，同时保留预测对象与真值对象间的对应关系与轮廓边界点信息；其次，联合CNN的深度语义特征与建筑物形态、结构认知参量特征利用GCNN对建筑物对象进行提取与边界规则化，其中GCNN包含两个分支：基于对象全局信息的分割分支和基于对象局部信息的边缘规则化分支；最后，通过金字塔池模块聚集来自CNN解码器的图像语义特征和来自GCNN双分支的空间分布结构特征和边缘空间形态特征，引入正则化优化函数补充交叉熵函数对建筑物对象几何描述的一致性，提供高精度的城市建筑物规则化矢量提取结果。 | ||
| 搜索关键词： | 空间 形态 信息 引导 高分 遥感 影像 建筑物 规则化 提取 方法 | ||
【主权项】：
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