[发明专利]基于卷积神经网络的遥感影像建筑区提取方法、装置在审
| 申请号： | 202011488322.7 | 申请日： | 2020-12-16 |
| 公开（公告）号： | CN112232328A | 公开（公告）日： | 2021-01-15 |
| 发明（设计）人： | 陈一祥;元玉梅;成行 | 申请（专利权）人： | 南京邮电大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 南京苏高专利商标事务所(普通合伙) 32204 | 代理人： | 柏尚春 |
| 地址： | 210003 江苏*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于卷积神经网络的遥感影像建筑区提取方法、装置，包括：获取遥感影像样本数据作为训练集和验证集，样本数据包括网格划分的建筑区标签和非建筑区标签；使用训练集和验证集对遥感影像建筑区识别模型进行训练；遥感影像建筑区识别模型基于密集连接和注意力机制构建的卷积神经网络；采用遥感影像建筑区识别模型，对网格划分后的测试影像进行分类得到建筑区二值图；对测试影像中的网格进行再划分或/和网格平移后重新分类，将得到的建筑区二值图进行融合，得到精细化建筑区结果图。采用上述方案，采用二分类方式对建筑区进行提取，通过减少模型参数量来降低模型训练的复杂度，实现高分辨率遥感影像建筑区的高精度和高效率的提取。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 卷积 神经网络 遥感 影像 建筑 提取 方法 装置 | ||
【主权项】：
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