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[发明专利]基于DCNN边界引导的遥感图像建筑物提取方法-CN202210286213.X有效
发明人：杨斯涵 -专利权人：成都理工大学
申请日： 2022-03-23 - 公布日： 2022-06-03 - 主分类号： G06V20/10 文献下载
摘要：本发明涉及基于DCNN边界引导的遥感图像建筑物提取方法，包括步骤：获取遥感图像，使用编码器对遥感图像进行特征提取，从而得到多张特征图，编码器为主干子网络；使用解码器从多张特征图中检测建筑物边界特征和估计建筑物掩膜特征，所述解码器包括边界子网络、掩膜子网络；使用解码器将建筑物边界特征和建筑物掩膜特征进行融合，最终获取建筑物提取结果，编码器还包括细化子网络。本发明从边界子网络中检测建筑物边界特征，同时从掩膜子网络中估计建筑物掩膜特征；为了利用建筑物边界特征和建筑物掩膜特征之间的语义相关性，进一步通过细化子网络利用它们之间的互补信息，生成在建筑物边界处具有强烈响应的最终建筑物提取结果
基于 dcnn 边界引导遥感图像建筑物提取方法

[发明专利]违章建筑物识别方法和装置-CN201910004812.6有效
发明人：孟泉;周淼;王蔚;范竣翔;陈科第 -专利权人：北京百度网讯科技有限公司
申请日： 2019-01-03 - 公布日： 2022-03-29 - 主分类号： G06V20/10 文献下载
摘要：本申请实施例公开了违章建筑物识别方法和装置。该方法的一具体实施方式包括：获取监控区域内的每一个建筑物的特征信息；对于监控区域内的每一个建筑物，基于建筑物的特征信息与所有参考建筑物中的每一个参考建筑物的特征信息的相似度，判断建筑物是否为违章建筑物，得到识别结果，参考建筑物为与监控区域相关联的航拍图像对应的与监控区域相关联的历史航拍图像中的建筑物对象对应的建筑物。实现了根据当前的航拍过程中获取到的建筑物的多个维度的特征与历史航拍过程中获取到的参考建筑物的多个维度特征的相似度，确定建筑物是否为违章建筑物，减少了违章建筑物的识别过程的开销以及提升识别违章建筑物的准确性
违章建筑物识别方法装置

[发明专利]建筑物轮廓优化及特征边重构的规则化方法及装置-CN202211187127.X在审
发明人：景啸宇;张博;霍志龙;李浩杰;高洁;王江安 -专利权人：土豆数据科技集团有限公司
申请日： 2022-09-28 - 公布日： 2022-12-27 - 主分类号： G06F30/13 文献下载
摘要：本申请公开了一种建筑物轮廓优化及特征边重构的规则化方法及装置，涉及测绘科学与地图学技术领域。针对建筑物轮廓不规则，边界锯齿化，直角特征弱，点数冗余，难以实现地理信息的规范化表达的问题。本申请提供了一种建筑物轮廓优化及特征边重构的规则化方法，通过获取建筑物轮廓并确定建筑物轮廓的最佳外接矩形；填充建筑物轮廓与最佳外接矩形间的缺口；简化建筑物轮廓的复杂局部轮廓；对满足特征边结构的建筑物轮廓，依据特征边结构中的特征边规整非特征边。进而实现了优化建筑物轮廓，还原被遮蔽的建筑物轮廓，实现建筑物信息规范化表达。
建筑物轮廓优化特征边重构规则化方法装置

[发明专利]一种多尺度特征引导下的建筑物变化检测方法-CN202210623808.X在审
发明人：杨海平;陈媛媛;吴炜;浦世亮;武晓阳;万其明 -专利权人：杭州海康威视数字技术股份有限公司;浙江工业大学
申请日： 2022-06-02 - 公布日： 2022-11-04 - 主分类号： G06V20/13 文献下载
摘要：本发明提出了一种多尺度特征引导下的建筑物变化检测方法，包括：用建筑物数据集训练用于建筑物特征提取的深度卷积神经网络；提取建筑物变化检测数据集中变化检测影像对的多尺度建筑物特征；训练并优选基于多尺度特征融合的变化检测模型；检测同一地点不同时相的影像对中变化的建筑物，获得变化结果的预测概率图并进行二值化处理，最后可将结果图进行矢量化，得到包含变化建筑物的矢量文件。本发明充分利用了深度卷积神经网络来提取建筑物特征，减少了变化检测过程中背景的干扰；同时，多尺度建筑物特征能引导网络专注于建筑物识别，保证了预测建筑物的完整性，降低了伪变化的产生，从而提高建筑物变化检测的精度
一种尺度特征引导建筑物变化检测方法

[发明专利]一种基于建筑物三维模型的SAR图像增强方法及系统-CN201610089567.X有效
发明人：王国军;邵芸;张风丽;沙敏敏;李志坤 -专利权人：中国科学院遥感与数字地球研究所
申请日： 2016-02-18 - 公布日： 2018-12-21 - 主分类号： G06T3/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于建筑物三维模型的SAR图像增强方法及系统，包括步骤A(建筑物目标三维模型表示模块)，建筑物目标三维模型的表示；步骤B(模拟特征图像生成模块)，基于SAR成像过程和建筑物目标三维模型生成模拟特征图像；步骤C(图像配准融合显示模块)，将模拟特征图像和真实SAR图像进行配准并融合显示，得到建筑物目标视觉显示效果增强后的SAR图像。本发明通过引入建筑物目标三维模型先验知识，充分考虑到建筑物目标几何畸变和辐射畸变特征，能够增强建筑物目标在SAR图像上的特征；通过引入建筑物目标SAR特征图像模拟技术，将模拟特征图像与真实SAR图像融合显示，提高了建筑物目标的识别效果，适于推广应用。
一种基于建筑物三维模型 sar 图像增强方法系统

[发明专利]基于深度学习的遥感影像建筑物提取方法及设备-CN202111522605.3有效
发明人：陈欢欢;江贻芳;朱云慧;黄恩兴;黄不了;高健;于娜;王力;李建平 -专利权人：星际空间（天津）科技发展有限公司;中国科学技术大学
申请日： 2021-12-14 - 公布日： 2022-03-01 - 主分类号： G06T7/13 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于深度学习的遥感影像建筑物提取方法及设备，该方法包括：提取遥感影像的图像特征，根据得到的图像特征生成建筑物实例检测框；根据所述检测框构建建筑物实例的初始轮廓；根据所述初始轮廓和所述初始轮廓在遥感影像中对应的图像特征生成建筑物多边形；基于所述建筑物多边形提取所述遥感影像中的目标建筑物实例。本发明能够有效地结合建筑物的初始轮廓和图像特征精确地描绘建筑物实例的几何形状，自动实现建筑物实例准确提取。
基于深度学习遥感影像建筑物提取方法设备

[发明专利]一种基于遥感影像的灾后建筑物的安全检测系统及方法-CN202210732188.3有效
发明人：任维佳;杨峰;杜健;陈险峰;彭旭;寇克冬;王代洪 -专利权人：绵阳天仪空间科技有限公司
申请日： 2022-06-27 - 公布日： 2022-12-02 - 主分类号： G06V20/10 文献下载
摘要：本发明涉及基于遥感影像的灾后建筑物的安全检测系统及方法，系统至少包括：遥感影像采集端，用于以设置在无人机的方式采集建筑物的遥感影像数据；处理器，用于根据遥感影像数据提取建筑物的三维偏移特征，在遥感影像采集端再次发送其所采集的建筑物的遥感影像数据的情况下，处理器以建筑物的三维偏移特征的预设变化值为驱动事件来记录建筑物的与时间相关的偏移特征信息，并且处理器基于建筑物的偏移特征信息检测建筑物的安全等级。现有技术只能检测建筑物的静态损毁情况，无法通过建筑物的动态偏移来判断建筑物的安全等级。本发明通过基于建筑物的动态损毁特征来检测安全等级，有利于降低救援人员的救援风险，从而提高灾后救援人员的救援效率。
一种基于遥感影像建筑物安全检测系统方法

[发明专利]一种基于点云曲面特征约束的建筑物局部变形分析方法-CN202010142140.8有效
发明人：周保兴;李晋;宋雷 -专利权人：山东交通学院
申请日： 2020-03-04 - 公布日： 2023-06-30 - 主分类号： G06T7/521 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于建筑物点云曲面特征约束的局部变形分析方法，首先，对获取的建筑物密集点云数据进行预处理和数据分割，得到建筑物各表面的点云数据；其次，对分割后点云数据进行曲面特征识别，判断建筑物表面的曲面类型，并根据曲面类型，对点云数据进行曲面拟合计算，得到建筑物各表面的曲面特征参数；然后，根据建筑物曲面特征参数，对建筑物曲面的尺寸约束和结构约束进行计算；最后，根据建筑物曲面特征约束关系，判断建筑物曲面之间的空间位置关系本发明能对建筑物不同部位的局部变形情况进行判断，从局部的多个角度去分析和评价建筑物的安全性，提高了建筑物变形分析的精度和可靠性。
一种基于曲面特征约束建筑物局部变形分析方法

[发明专利]基于建筑物价值评估的计算方法和装置-CN201510181198.2有效
发明人：祝恒书;唐方爽 -专利权人：百度在线网络技术（北京）有限公司
申请日： 2015-04-16 - 公布日： 2018-07-24 - 主分类号： G06Q10/06 文献下载
摘要：本申请公开了一种基于建筑物价值评估的计算方法和装置。所述方法的一具体实施方式包括：获取多个建筑物的配置数据；基于配置数据，采用机器学习方法对多个建筑物建立功能分布模型，得到多个建筑物的功能特征分布；根据功能特征分布计算已确定价值的建筑物与待评估建筑物的相似度；确定至少一个与待评估建筑物相似度最大的已确定价值的建筑物，构成相似建筑物集合；以及基于相似建筑物集合中所有建筑物的价值确定待评估建筑物的价值。该实施方式可以有效地利用建筑物的不同配置属性特征，在对建筑物进行价值评估时能够获得更高的准确性和更好的可解释性。
基于建筑物价值评估计算方法装置

[发明专利]遥感影像的建筑物实例提取方法、装置、存储介质及设备-CN201910433928.1有效
发明人：陈欢欢;汪勇;朱云慧;高健;黄不了;黄恩兴;于娜;闫继扬 -专利权人：星际空间(天津)科技发展有限公司;中国科学技术大学
申请日： 2019-05-23 - 公布日： 2022-12-02 - 主分类号： G06V20/10 文献下载
摘要：本发明提供了一种遥感影像的建筑物实例提取方法、装置、存储介质及设备，该方法包括：提取遥感影像数据的特征图，根据特征图预估遥感影像数据中存在的建筑物实例以及各个建筑物实例的初始检测框；根据各个建筑物实例的初始检测框内部的特征点的特征信息确定对应建筑物实例的候选边界线集合；根据各个建筑物实例的初始检测框内的建筑物实例的预测位置区域与对应建筑物实例的候选边界线集合中各候选边界线的有效区域的相似度，从候选边界线集合中选取对应建筑物实例的目标边界线；根据各个建筑物实例的目标边界线对各自的初始检测框进行调整；从得到的各个建筑物实例的目标检测框中提取对应的建筑物实例，实现遥感影像中建筑物实例的精确提取。
遥感影像建筑物实例提取方法装置存储介质设备

[发明专利]利用多特征融合进行建筑物高度测算的方法-CN202110682573.7在审
发明人：田鹏飞;孙伟 -专利权人：亿景智联（北京）科技有限公司
申请日： 2021-06-18 - 公布日： 2021-09-17 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了利用多特征融合进行建筑物高度测算的方法，针对复杂场景，进行多特征融合实现建筑物阴影检测，采用曲率尺度空间法结合欧氏距离公式进行阴影长度计算，利用多数据源的结合高程模型进行阴影长度纠正，然后根据建筑物阴影的长度利用几何计算实现建筑物高度的测算，所述针对复杂场景，进行多特征融合实现建筑物阴影检测，通过统计分析遥感影像中建筑物阴影的光谱、空间特征，采用将影像多特征分量与基于规则的面向对象法相结合的建筑物阴影检测法，本发明集成利用多特征融合，实现复杂情况下的基于高清影像的建筑物高度测算算法，最终提升建筑物高度测算的准确度。
利用特征融合进行建筑物高度测算方法

[发明专利]基于多特征LSTM网络的多时相高分辨率遥感影像的建筑物提取方法-CN202010395467.6有效
发明人：顾玲嘉;王钰涵;任瑞治 -专利权人：吉林大学
申请日： 2020-05-12 - 公布日： 2022-03-29 - 主分类号： G06V20/10 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于多特征LSTM网络的多时相高分辨率遥感影像建筑物提取方法，属于卫星遥感图像处理与应用的技术领域。目的是解决现有方法建筑物提取结果准确率低、错分率高、边界模糊等问题。本发明采用多幅多时相高分二号遥感图像作为数据源，使用基于HSI彩色变换的方法提取建筑物光谱特征、基于图分割与条件随机场后处理相结合的方法提取建筑物的形状特征、基于Gabor小波变换的方法提取建筑物的纹理信息特征和基于DSBI指数的方法提取建筑物的指数特征，将提取的多时相建筑物的光谱、形状、纹理及指数特征组成了一个拥有60个特征波段的建筑物特征集，并将制作的建筑物样本与标签送入LSTM网络中获得建筑物粗提取结果，经过形态学处理后得到最终结果
基于特征 lstm 网络多时高分辨率遥感影像建筑物提取方法

[发明专利]基于视觉处理的现场素材载入方法、装置及存储介质-CN201911042215.9在审
发明人：伍亮;张涛;陈杰 -专利权人：广东优世联合控股集团股份有限公司
申请日： 2019-10-30 - 公布日： 2020-03-24 - 主分类号： G06F16/958 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于视觉处理的现场素材载入方法、装置及存储介质，所述方法包括：执行对现场建筑物所在场景的图像数据采集，以获得当前场景图像；基于预设建筑物灰度阈值从当前场景图像中分割出建筑物子图像，所述建筑物子图像仅包括景深最浅的建筑物目标；对建筑物子图像对应的建筑物目标的各个几何特征进行提取，所述各个几何特征包括建筑物目标各个部位的长、宽、高以及景深；基于提取到的各个几何特征构造建筑物目标对应的建筑物素材；将构造的建筑物素材保存到本地端或云服务器端的素材数据库内通过本发明，能够自动、快速构造与现场建筑物对应的建筑物素材，方便用户的操作和使用。
基于视觉处理现场素材载入方法装置存储介质

[发明专利]一种建筑物高度提取方法和装置-CN202110726932.4在审
发明人：张晓东;胡腾云;石晓冬;李雪草;解鹏飞;孙道胜;何莲娜;吴兰若 -专利权人：北京市城市规划设计研究院;北京城垣数字科技有限责任公司
申请日： 2021-06-29 - 公布日： 2021-11-23 - 主分类号： G01C3/00 文献下载
摘要：本发明提供了一种建筑物高度提取方法和装置，其中，该方法包括：通过获取目标建筑物的特征信息；其中，特征信息包括建筑面积、建筑周长、建筑面积周长比、后向散射系数、在可见光及近红外波段的反射率和平均海拔高度；将特征信息输入已训练的随机森林模型，得到目标建筑物的高度；其中，已训练的随机森林模型是根据建筑物样本的特征信息以及对应的高度标签训练得到的。本发明通过对多种与建筑相关的特征信息进行组合、测试、比较，确定最终输入随机森林模型进行建筑物高度提取的建筑物的特征信息，能够保证提取的建筑物的高度数据的精度，并且可以大批量地提取建筑物的高度数据。
一种建筑物高度提取方法装置

[发明专利]基于图卷积网络的建筑物化简算法选择方法、装置及设备-CN202310739574.X在审
发明人：徐永洋;李文晶;谢雪景;谢忠 -专利权人：中国地质大学（武汉）
申请日： 2023-06-20 - 公布日： 2023-09-15 - 主分类号： G06V20/10 文献下载
摘要：本发明提出一种基于图卷积网络的建筑物化简算法选择方法、装置及设备。该方法通过对单个建筑物构建合理图结构，使模型学习到单个建筑物的形状特征，对其进行自适应化简算法分类，找到适合该形状建筑物在目标比例尺下化简的最优解。旨在通过对建筑物形状特征的学习，建立对建筑物整体的形状特征与表达，通过图卷积神经网络学习分类的方法，建立建筑物形状编码与多种化简算法的映射关系，从而实现为目标比例尺下的建筑物轮廓化简。本发明将图卷积神经网络应用于建筑物化简算法选择研究，能批量化、自动化的对建筑物语义分割结果进行有效化简；本发明在对建筑物形状进行描述时，引入了多尺度特征，对建筑物的形状描述更加准确。
基于图卷网络建筑物化算法选择方法装置设备

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