[发明专利]一种基于深度学习的建筑物提取方法有效
| 申请号： | 202210198541.4 | 申请日： | 2022-03-02 |
| 公开（公告）号： | CN114580526B | 公开（公告）日： | 2023-10-17 |
| 发明（设计）人： | 赵元昊;夹尚丰;王凯;李政 | 申请（专利权）人： | 青岛星科瑞升信息科技有限公司 |
| 主分类号： | G06V10/764 | 分类号： | G06V10/764;G06N3/0464;G06N3/048;G06N3/08;G06V10/774;G06V10/40;G06V10/82 |
| 代理公司： | 成都宏田知识产权代理事务所(普通合伙) 51337 | 代理人： | 石小丽 |
| 地址： | 266000 山东省青岛市黄岛区前*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本发明涉及遥感影像建筑物提取技术领域，具体地说是一种基于深度学习的建筑物提取方法，包括编码器、解码器、中层特征组合层的语义分割网络模型MFU‑Net；在编码器阶段实现深度特征的提取；在解码器阶段完成空间分辨率的恢复；在解码器之后添加了中层特征组合层，用来综合考虑不同深度特征，完成模型的输出；训练模型时通过不同损失求和来计算模型的最终损失值，本发明同现有技术相比，通过编码器、解码器和中层特征组合层的语义分割网络模型实现深层特征的提取，空间分辨率的恢复以及模型训练和输出，实现了精确地提取出不同尺度大小的建筑物，并且改善了边缘模糊的问题。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 建筑物 提取 方法 | ||
【主权项】：
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