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发明专利
已授权
基于多尺度特征融合与增强的遥感影像建筑物提取方法
📄 申请号:CN202111627701.4
📄 发布日:2026/08/26
著录项目信息
申请日
2021-12-28
公开号
CN114387512B
公开日
2024-04-19
申请人
南京邮电大学
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
,
G06N3_0464
,
G06N3_084
,
G06V10_25
,
G06V10_44
,
G06V10_80
,
G06V10_82
,
技术画像
所属领域
遥感图像处理
遥感图像处理
图像分割
深度学习
应用场景
遥感测绘, 城市规划, 地理信息系统更新, 智慧城市, 灾害监测评估
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摘要
本发明公开了一种基于多尺度特征融合与增强的遥感影像建筑物提取方法,包括:采集目标区域的遥感影像并进行预处理,将预处理后的遥感影像输入预构建的建筑物提取模型中进行建筑物提取;其中,建筑物提取模型的构建过程包括:采用编码‑解码结构构建深度学习网络模型,深度学习网络模型包括编码阶段和解码阶段,并且在编码阶段和解码阶段之间引入多尺度特征融合模块和双通道池化加权模块;本发明能够提高建筑物语义分割的准确率的同时,大大减小了网络模型参数量,提高了训练和识别的速度;进而提升建筑物提取模型的性能,提升建筑物提取的精度。
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
一种十一开关箝位型三相光伏逆变器拓扑
当前第 / 件
一种基于主题语义信息的关键词向量化方法及其应用
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