[发明专利]基于目标上下文卷积神经网络的数字高程模型提取方法在审
| 申请号： | 202310106547.9 | 申请日： | 2023-02-13 |
| 公开（公告）号： | CN116385892A | 公开（公告）日： | 2023-07-04 |
| 发明（设计）人： | 吴丽沙;张谷生;刘建明 | 申请（专利权）人： | 北京道达天际科技股份有限公司 |
| 主分类号： | G06V20/13 | 分类号： | G06V20/13;G06V20/70;G06V10/26;G06V10/44;G06V10/36;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/048 |
| 代理公司： | 北京市领专知识产权代理有限公司 11590 | 代理人： | 潘镜如 |
| 地址： | 100085 北京市海*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明涉及基于目标上下文卷积神经网络的数字高程模型提取方法，包括步骤：对立体像对影像依次进行立体区域网平差、核线影像生成、影像密集匹配、前方交会的处理，从而生成数字地表模型DSM；利用目标上下文卷积神经网络对立体像对影像进行地物分类，提取地物边界；根据目标上下文卷积神经网络的分类结果将数字地表模型DSM分为修正目标区和非修正区；并针对修正目标区采用高程曲面拟合处理，对非修正区采用平滑滤波处理，共同生成数字高程模型DEM。本发明使用目标上下文卷积神经网络在立体像对影像上生成数字高程模型DEM，保证生产精度的同时提升了数字高程模型DEM的生产效率，实现了不同区域的数字高程模型DEM高精度自动提取。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 目标 上下文 卷积 神经网络 数字 高程 模型 提取 方法 | ||
【主权项】：
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