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发明专利
已授权
一种融合卷积神经网络与Transformer的遥感影像建筑物提取方法
📄 申请号:CN202310120396.2
📄 发布日:2026/08/10
著录项目信息
申请日
2023-02-16
公开号
CN116071650B
公开日
2026-03-17
申请人
南京信息工程大学
法律状态
已下证
专利类型
发明
主分类号
G06V20_10
IPC 分类号
G06V20_10
,
G06V10_44
,
G06V10_80
,
G06V10_764
,
G06V10_82
,
G06N3_0455
,
G06N3_0464
,
G06N3_048
,
G06N3_084
,
技术画像
所属领域
其他分类
其他
应用场景
遥感影像分析, 智慧城市, 城市规划, 地理信息更新, 自然资源监测
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摘要
本发明提供一种融合卷积神经网络与Transformer的遥感影像建筑物提取方法,涉及遥感影像分割与计算机视觉技术交叉领域。该融合卷积神经网络与Transformer的遥感影像建筑物提取方法,将获取的遥感影像,制作成遥感影像数据集并逐一打好标签,并将遥感影像数据集划分为训练集、验证集和测试集;对遥感影像经处理后得到的遥感图像进行预处理,增加数据的多样性;将预处理后的遥感图像进行特征提取,收集包含建筑物信息的特征图,并获得图像的全局特征。该方法可以显著降低对于小目标建筑物错检、漏检的问题,提高大目标建筑物分割的完整性,改善目标建筑物边缘信息提取不足导致的边界模糊问题。
权利要求书 (12项)
说明书
附图
……
……
图1
图2
图3
法律状态时间线
一种基于孪生网络的目标跟踪通用鲁棒对抗攻击方法
当前第 / 件
一种空间复用信号发送方法、接收方法
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