[发明专利]基于深度学习和高分辨率卫星影像的城市建设评估方法有效
| 申请号： | 202011047252.1 | 申请日： | 2020-09-29 |
| 公开（公告）号： | CN112149594B | 公开（公告）日： | 2022-08-09 |
| 发明（设计）人： | 晏龙旭;王德;张尚武 | 申请（专利权）人： | 同济大学 |
| 主分类号： | G06V20/13 | 分类号： | G06V20/13;G06K9/62;G06F17/18;G06V10/774;G06V10/26;G06V10/44 |
| 代理公司： | 上海德昭知识产权代理有限公司 31204 | 代理人： | 郁旦蓉 |
| 地址： | 200092 *** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明提供一种基于深度学习和高分辨率卫星影像的城市建设评估方法，用于根据基准年卫星影像切片图以及至少一个对比年卫星影像切片图对建筑进行轮廓提取从而进行分析，包括如下步骤：将基准年卫星影像切片图以及对比年卫星影像切片图分别通过建筑轮廓提取模型以及建筑层高提取模型处理得到基准年以及比较年建筑层高结果、修正基准年以及修正比较年建筑轮廓结果，由此相应汇总得到建筑面积变化汇总分析以及基准年建筑面积存量结果以及比较年建筑面积存量结果，因此由矢量化来简化矢量形状并修正建筑矢量边界能够使得后续计算层高总和更加准确且更贴合实际，仅统计变化的建筑面积使评估建筑轮廓面积和建筑面积总变化情况更详细。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 高分辨率 卫星 影像 城市建设 评估 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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