一种基于深度学习和点集优化的遥感影像建筑物矢量化方法
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摘要

本发明一种基于深度学习和点集优化的遥感影像建筑物矢量化方法,用于遥感影像建筑物矢量化。本发明提出了一种新颖的建筑物矢量化提取框架,该框架包括:(1)语义分割网络,(2)矢量点集预处理模块以及(3)矢量点集优化模块。首先,将影像输入语义分割网络中获取建筑物掩膜,基于此得到的建筑物掩膜边缘是不规则的,通常存在许多冗余的矢量点;其次,基于边缘跟踪算法和等间距点采样算法将建筑物掩膜转换成矢量点集。第三,在得到预测的矢量点集后,将预测值输入矢量点集优化模块,同时进行点分类和点坐标回归,并对两个分支进行联合优化。最后,输出高精度的建筑物矢量化结果,对遥感影像建筑物进行矢量化解译。

基本信息
专利标题 :
一种基于深度学习和点集优化的遥感影像建筑物矢量化方法
专利标题(英):
暂无
公开(公告)号 :
CN112949407A
申请号 :
CN202110143657.3
公开(公告)日 :
2021-06-11
申请日 :
2021-02-02
授权号 :
CN112949407B
授权日 :
2022-06-14
发明人 :
马爱龙陈鼎元钟燕飞
申请人 :
武汉大学
申请人地址 :
湖北省武汉市武昌区珞珈山武汉大学
代理机构 :
武汉科皓知识产权代理事务所(特殊普通合伙)
代理人 :
王琪
优先权 :
CN202110143657.3
主分类号 :
G06K9/00
IPC分类号 :
G06K9/00  G06K9/62  G06N3/04  G06N3/08  
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算;推算或计数
G06K
数据识别;数据表示;记录载体;记录载体的处理
G06K9/00
用于阅读或识别印刷或书写字符或者用于识别图形,例如,指纹的方法或装置
法律状态
2022-06-14 :
授权
2021-07-02 :
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06K 9/00
申请日 : 20210202
2021-06-11 :
公开
注:本法律状态信息仅供参考,即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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