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[发明专利]结合语义分割与边缘检测的高分辨率遥感建筑物提取方法-CN202110787385.0在审
发明人：杨海平;徐美霞;吴炜 -专利权人：浙江工业大学
申请日： 2021-07-13 - 公布日： 2021-11-23 - 主分类号： G06T7/12 文献下载
摘要：结合语义分割与边缘检测的高分辨率遥感建筑物提取方法，属于遥感影像目标提取技术领域。首先，采用语义分割网络和深度边缘检测网络分别预测建筑物屋顶面和边缘图；然后，对建筑物边缘图进行去噪、骨架提取；在此基础上，结合建筑物屋顶面预测图，对建筑物边缘图进行去毛刺和断线修补处理；最后，对建筑物边缘图进行矢量化，由此获得建筑物屋顶轮廓提取结果。本发明能够克服深度卷积神经网络模型预测图中建筑物边缘不连续、不封闭等问题，提高了高分辨率遥感影像建筑物边缘的提取精度，且在不同类型建筑物屋顶形态的提取中均表现良好，适用性广泛。
结合语义分割边缘检测高分辨率遥感建筑物提取方法

[发明专利]一种基于边缘学习的建筑物规则矢量轮廓提取方法及系统-CN202310099118.3在审
发明人：季顺平;魏世清;张韬 -专利权人：武汉大学
申请日： 2023-02-03 - 公布日： 2023-06-09 - 主分类号： G06T7/13 文献下载
摘要：本发明提供一种基于边缘学习的建筑物规则矢量轮廓提取方法及系统，包括：获取建筑物遥感矢量数据；构建建筑物规则矢量轮廓提取网络，将建筑物遥感矢量数据输入至建筑物规则矢量轮廓提取网络，采用多级结构边缘处理模块和不同损失函数对建筑物规则矢量轮廓提取网络进行迭代训练，得到建筑物规则矢量轮廓提取模型；将待处理建筑物遥感影像数据输入至建筑物规则矢量轮廓提取模型，得到建筑物轮廓提取结果。本发明通过已知建筑物遥感影像数据，利用样本库和多层级的深度学习平台构建训练得到建筑物规则矢量轮廓提取模型，实现了自主学习，无需人工算法干预，能适应各种场景下的建筑物矢量边缘提取，极大程度减少人工绘制建筑物边缘的工作量
一种基于边缘学习建筑物规则矢量轮廓提取方法系统

[发明专利]一种端到端的基于同心环卷积的建筑物规则轮廓自动提取方法-CN202210221888.6在审
发明人：季顺平;魏世清;张韬 -专利权人：武汉大学
申请日： 2022-03-09 - 公布日： 2022-07-29 - 主分类号： G06T7/13 文献下载
摘要：本发明公开了一种端到端的基于同心环卷积的建筑物规则轮廓自动提取方法，包括：构建样本库；构建基于同心环卷积的建筑物规则轮廓提取网络，包括建筑物特征编码模块、建筑物边缘初始化模块、基于同心环卷积的建筑物边缘调整模块、建筑物边缘去冗余模块；利用样本库和深度学习平台环境训练构建的深度学习网络模型，不同的任务模块分别采用对应的损失函数对网络进行监督；加载训练好的网络模型权重对新的遥感影像进行预测，并对预测的建筑物矢量边缘进行规则化，实现遥感影像上建筑物规则轮廓的提取。本发明对密集地物要素的区分能力更强，可以适应多种情况下的建筑物矢量边缘提取，极大程度的减少人工绘制建筑物边缘的工作量。
一种端到端基于同心卷积建筑物规则轮廓自动提取方法

[发明专利]一种利用边界信息提升建筑物边缘分割精度的算法-CN202111575708.6在审
发明人：徐雪;李劲松;魏雨;钱海明;臧霄鹏;茹菲;王梦阳;尹超;张杰;林凯祥;杜家宽;吴亚男;狄玮琪 -专利权人：天地信息网络研究院（安徽）有限公司
申请日： 2021-12-21 - 公布日： 2022-03-25 - 主分类号： G06T7/12 文献下载
摘要：本发明公开了一种利用边界信息提升建筑物边缘分割精度的算法，首先，处理数据集，在现有建筑物标记的基础上生成建筑物主体、边界、建筑物之间分隔区域和边缘法方向，四种辅助训练的基准数据；其次，定义基于建筑物提取和边缘提取的联合代价函数，利用处理过的数据集训练类UNet网络；然后，针对任意一张待分割图片，利用训练好的类UNet网络提取上述四个要素；最后融合该四个要素，进而得到边缘增强的建筑物提取结果。本发明将建筑物提取转换成一个多任务联合学习的问题，从构造联合代价函数入手，在建筑物提取过程中强化对边缘的约束，在融合处理过程中把推理出的边缘和建筑物信息融合，以进一步提升建筑物边缘的分割效果。
一种利用边界信息提升建筑物边缘分割精度算法

[发明专利]遥感建筑物检测的方法、系统、设备及存储介质-CN202211640734.7在审
发明人：徐涛;路丘;董吉文;刘兰玉;刘振;杨晓晖 -专利权人：济南大学
申请日： 2022-12-20 - 公布日： 2023-03-14 - 主分类号： G06V20/10 文献下载
摘要：本发明公开了遥感建筑物检测的方法及系统；其中所述方法，包括：构建训练集，所述训练集为已知遥感建筑物检测标签的遥感图像；采用训练集对建筑物检测模型进行训练，得到训练后的建筑物检测模型，其中，所述训练后的建筑物检测模型中设有边缘掩码网络；将边缘掩码网络，从训练后的建筑物检测模型中移除，得到修正的建筑物检测模型；获取待检测的遥感图像，将待检测的遥感图像输入到修正的建筑物检测模型中，输出图像中建筑物的检测结果。本发明利用边缘检测算子生成的边缘掩码标签和边缘掩码网络生成的特征图像进行训练，用来增强位置信息，在不增加计算代价的同时提高了物体检测精度。
遥感建筑物检测方法系统设备存储介质

[发明专利]一种建筑信息模型生成方法和系统-CN201911136263.4在审
发明人：邓辉 -专利权人：广东博智林机器人有限公司
申请日： 2019-11-19 - 公布日： 2020-04-03 - 主分类号： G06T17/00 文献下载
摘要：本发明提供一种建筑信息模型生成方法和系统。该建筑信息模型生成方法包括：通过法向估计、法向聚类和点云分割，从建筑物的室内三维点云模型中区分出位于建筑物的边缘区域的边缘点、位于建筑物的角点区域的角点、以及位于建筑物的平面区域的平面点；以及通过边缘点分析、角点分析和平面点分析，区分出室内三维云模型中位于建筑物的精确边缘的边缘点、位于建筑物的精确墙角的角点、以及位于建筑物的墙面、天花板、以及地面的平面点的数据，生成建筑物的建筑信息模型。本发明的建筑信息模型生成方法和系统可以生成具有建筑物的真实尺寸信息的高精度BIM，从而可以为室内导航提供高精地图，实现对不同机器人的精准的多机调度。
一种建筑信息模型生成方法系统

[发明专利]一种顾及角点特征的边缘建筑物提取方法及系统-CN202210213409.6在审
发明人：徐永洋;王海涛;胡安娜;陈思琼;谢忠 -专利权人：深圳市规划和自然资源数据管理中心;中国地质大学（武汉）
申请日： 2022-03-04 - 公布日： 2022-07-05 - 主分类号： G06V20/13 文献下载
摘要：本发明提出了一种顾及角点特征的边缘建筑物提取方法及系统，该方法融合了深度学习特征学习方法和计算机图形学方法，对复杂地物场景下的遥感影像数据进行了端对端的边缘轮廓细化建筑物提取；通过引入边缘锐化模型，改进了深度学习特征学习方法中提取建筑物轮廓模糊不清的情况，以计算机图形学中渲染的思想，使用细分策略高效的计算高分辨率分割图，提高了建筑物边缘的图像分割效果，使其在复杂地物场景下的建筑物边缘提取中有更好的表现。本发明的有益效果为：与现有边缘建筑物提取研究方法相比，本发明显著的提高了建筑物边缘细节特征的处理能力，保证了建筑物边缘数据提取的客观性与真实性。
一种顾及特征边缘建筑物提取方法系统

[发明专利]违章建筑识别方法及装置、存储介质、计算机设备-CN201910624931.1在审
发明人：雷晨雨 -专利权人：平安科技(深圳)有限公司
申请日： 2019-07-11 - 公布日： 2019-11-26 - 主分类号： G06K9/46 文献下载
摘要：本申请公开了一种违章建筑识别方法及装置、存储介质、计算机设备，该方法包括：获取待识别建筑对应的待识别建筑物图片；对待识别建筑物图片进行灰度化处理，得到待识别建筑物图片对应的灰度图；对灰度图进行边缘检测，得到待识别建筑物图片对应的边缘图片；从边缘图片中提取待识别建筑物轮廓图；根据待识别建筑物轮廓图与标准建筑物轮廓图的匹配情况，判断待识别建筑是否为违章建筑。本申请根据待识别建筑物的轮廓图和标准建筑物的轮廓图的匹配情况分析待识别建筑物是否违章，相比于现有技术中的人工识别方式，提升了违章建筑识别的准确性和效率。
待识别建筑物轮廓图灰度图图片匹配建筑物灰度化处理计算机设备建筑物轮廓边缘检测存储介质情况分析人工识别申请

[发明专利]一种基于卷积神经网络的遥感影像建筑物提取方法-CN201910104399.0有效
发明人：邓水光;朱光亚;林博;尹建伟 -专利权人：浙江大学
申请日： 2019-02-01 - 公布日： 2021-06-29 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
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物提取方法，包括三个步骤：(1)在建筑物解码阶段建立了一种基于注意力机制的特征图融合方法，包括基于乘法和加法两种计算注意力权重的方式；(2)添加一个建筑物检测的分支任务进行联合训练，提高建筑物提取主任务的精度；(3)在损失函数中加入了对建筑物边缘像素的惩罚。本发明将注意力机制、多任务学习融入到卷积神经网络中，能够捕获建筑物不同的高层特征表达，通过特征融合，得到建筑物更丰富的特征表达，提高建筑物提取精度。同时，本发明加入了对建筑物边缘像素的惩罚，可以有效缓解提取结果中存在的建筑物边缘锯齿化的问题。
一种基于卷积神经网络遥感影像建筑物提取方法

[发明专利]建筑物屋顶轮廓识别装置、建筑物屋顶轮廓识别方法及建筑物屋顶轮廓识别程序-CN200980109396.0无效
发明人：岛村秀树;朱林 -专利权人：株式会社博思科
申请日： 2009-04-21 - 公布日： 2011-02-16 - 主分类号： G06T17/50 文献下载
摘要：本发明提供自动化容易的建筑物屋顶轮廓识别装置、建筑物屋顶轮廓识别方法、及建筑物屋顶轮廓识别程序。根据标准化DSM数据(8)，通过分水岭法等的区域分割，提取小的建筑物的建筑物候选区域(S18)。将建筑物候选区域作为标记，同时使用标准化DSM数据(8)的高度信息及正视图像数据(12)的颜色、纹理信息，通过区域扩展法提取建筑物区域(S20)。参照高度信息，提取正视图像中出现的边缘中的符合建筑物区域的外形的边缘，求出作为从上空看的屋顶的外形的建筑物边界线(S22)。进而，对于判断为斜坡屋顶的建筑物，从在建筑物区域内存在的边缘等中提取作为屋顶面相互的边界线的屋顶构造线(S26)，由建筑物边界线和屋顶构造线求出建筑物屋顶轮廓的立体构造(S28)。
建筑物屋顶轮廓识别装置方法程序

[发明专利]基于线段检测和图像分割融合的卫星高分图像建筑物轮廓提取方法-CN201610363557.0在审
发明人：宿南;张晔;邱明劼 -专利权人：哈尔滨工业大学
申请日： 2016-05-27 - 公布日： 2016-10-26 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：基于线段检测和图像分割融合的卫星高分图像建筑物轮廓提取方法，属于遥感图像处理领域，本发明为解决现有技术无法获得高准确度的保持建筑结构特征的建筑物轮廓问题。本发明提取方法的具体过程为：提取建筑物的高分卫星图像中的直线段，并校正至贴合建筑物边缘，获得边缘直线段和建筑物潜在角点；采用随机纹理遮挡图像分割算法，将原始高分图像聚类成3‑5类，计算每一组聚类的均值和方差，根据均值和方差从分割的3‑5类中选取建筑物区域；将边缘直线段和建筑物区域融合，获得具有建筑物结构特征的建筑物轮廓提取结果。本发明尤其适用于复杂的线性建筑的精确轮廓提取。
基于线段检测图像分割融合卫星高分建筑物轮廓提取方法

[发明专利]一种建筑物倾斜检测方法和装置-CN201510164217.0在审
发明人：马伟;周琴;谢芳;赖丽秋 -专利权人：广东中星电子有限公司
申请日： 2015-04-08 - 公布日： 2016-11-23 - 主分类号： G01C9/00 文献下载
摘要：本发明实施例提供了一种建筑物倾斜检测方法，解决了现有技术中大型建筑倾角测量难导致倾斜角度不能准确检测的问题。所述建筑物倾斜检测方法包括：采集建筑物的图像数据；分析所述建筑物的图像数据，获取建筑物边缘线段相对于所述图像数据的图像倾角；获取用于采集建筑物图像数据的视频采集模块相对于地面的采集倾角；根据所述建筑物边缘线段相对于所述图像数据的图像倾角和所述采集倾角获得建筑物相对于地面的倾斜角度
一种建筑物倾斜检测方法装置

[发明专利]一种基于语义边缘的后分类建筑物变化检测方法-CN202111295237.3在审
发明人：夏列钢;陈俊;杨海平;张军侠 -专利权人：浙江工业大学
申请日： 2021-11-03 - 公布日： 2022-02-18 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：一种基于语义边缘的后分类建筑物变化检测方法，通过基于卷积神经网络的语义边缘检测模型对建筑物样本进行学习，通过模型预测获取两期相对应影像的建筑物边缘信息，后将这两幅边缘图像进行合成，获得一期包含所有建筑物边缘信息的二值图，这样做即通过两期建筑物边缘互相补充使建筑物边缘轮廓的细节得以更多的保留，也忽略了影像来源的区别，从而实现了对不同分辨率、不同来源下的遥感影像进行建筑物的变化检测。
一种基于语义边缘分类建筑物变化检测方法

[发明专利]目标神经网络的训练及标签生成方法和装置-CN202210687329.4在审
发明人：孟令宣;宋灿 -专利权人：上海商汤智能科技有限公司
申请日： 2022-06-16 - 公布日： 2022-08-26 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：本公开实施例提供一种目标神经网络的训练及标签生成方法和装置，所述目标神经网络的训练方法包括：获取第一样本影像的第一标签，所述第一标签用于指示所述第一样本影像中建筑物的边缘像素点的位置；基于所述第一标签和所述第一样本影像对应的边缘概率图确定所述建筑物的边缘像素点对应的概率，所述边缘概率图通过第一神经网络对所述第一样本影像中的建筑物边缘进行预测得到；基于所述建筑物的各个边缘像素点对应的概率确定所述建筑物对应的权重；基于所述建筑物对应的权重对所述建筑物的边缘区域的损失进行加权处理
目标神经网络训练标签生成方法装置

[发明专利]一种倾斜航空影像中建筑物立面损毁检测的方法和装置-CN201510494876.0有效
发明人：眭海刚;涂继辉;贾曲;吕枘蓬;马国锐 -专利权人：武汉大学
申请日： 2015-08-12 - 公布日： 2017-12-15 - 主分类号： G06T7/10 文献下载
摘要：本发明公开了一种倾斜航空影像中建筑物立面损毁检测的方法，包括步骤一，利用基于粗糙集理论的k‑means聚类算法对建筑物立面分割，获得建筑物立面的门窗；二，利用canny算法对建筑物立面的门窗进行边缘检测，获得门窗的边缘特征；三，利用经济学中的基尼系数对所述边缘特征进行统计，获得建筑物立面的基尼系数；四，根据所述基尼系数判定建筑物立面是否损毁。本发明具有不需要先验信息和灾前数据的情况下，能简单高效的进行建筑物立面损毁检测，降低了方法的复杂度，节约了生产成本；引入了经济学中的基尼系数作为建筑物立面损毁检测的指数，可以充分利用建筑物立面的结构特征来判定损毁，这为提高建筑物损毁评估的精度和自动化程度提供解决方法。
一种倾斜航空影像建筑物损毁检测方法装置

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