龙图腾网恭喜重庆市地理信息和遥感应用中心(重庆市测绘产品质量检验测试中心);武汉大学申请的专利一种基于卷积神经网络回归的道路中心线和双线提取方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN110348383B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2020-07-31发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：201910625253.0，技术领域涉及：G06K9/00(20060101)；该发明授权一种基于卷积神经网络回归的道路中心线和双线提取方法是由丁忆;李朋龙;胡翔云;曾安明;张泽烈;胡艳;徐永书;魏域君;李晓龙;张觅;罗鼎;陈静;郑中;刘朝晖;王亚林;范文武;王小攀;连蓉;林熙;谭攀设计研发完成，并于2019-07-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于卷积神经网络回归的道路中心线和双线提取方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于卷积神经网络回归的道路中心线和双线提取方法，包括如下步骤：利用已训练卷积神经网络，预测出待提取的高分辨率遥感影像的道路中心线距离图和道路宽度图；利用非极小值抑制算法，结合道路中心线距离图提取出道路中心线；根据提取出的道路中心线，结合道路宽度图提取出道路双线；选取道路中心线上的像素点作为初始道路种子点，计算初始道路种子点所在的道路方向，利用道路追踪算法重建道路网络的拓扑结构，输出道路网络提取结果。该方法通过端对端的训练，直接从训练数据中学习到易于分类的特征，不需要任何后处理来提取道路中线和边线，泛化能力更强，道路提取精度高，细小道路提取效果较好。

本发明授权一种基于卷积神经网络回归的道路中心线和双线提取方法在权利要求书中公布了：1.一种基于卷积神经网络回归的道路中心线和双线提取方法，其特征在于包括以下步骤：步骤1：利用已训练卷积神经网络，预测出待提取的高分辨率遥感影像的道路中心线距离图和道路宽度图；步骤2：利用非极小值抑制算法，结合道路中心线距离图提取出道路中心线；步骤3：根据提取出的道路中心线，结合道路宽度图提取出道路双线；步骤4：选取道路中心线上的像素点作为初始道路种子点，计算初始道路种子点所在的道路方向，利用道路追踪算法重建道路网络的拓扑结构，输出道路网络提取结果；步骤1中所述已训练卷积神经网络的训练过程为：步骤A1：搭建待训练卷积神经网络，利用待训练卷积神经网络中的预训练基础网络，结合空间金字塔池化与注意力模型，从输入遥感影像中提取多尺度特征图；步骤A2：选取所需分辨率的特征图，对输入遥感影像的道路标签进行处理，计算输入遥感影像中每个像素与道路中心线的距离以及道路像素所在的道路宽度，获得输入遥感影像的道路中线距离图和宽度图；步骤A3：将计算得到的距离与宽度作为训练数据，结合构建的损失函数，对待训练卷积神经网络进行训练，获得所需已训练卷积神经网络；步骤2中所述道路中心线的提取步骤为：步骤2.1：对于道路中心线距离图中的每个像素，按照公式θ＝tan-1Dy,Dx计算垂直于当前道路走向的方向θ，其中，Dx＝Mi,j-Mi,j-1为当前像素所在道路方向在x轴上的分量，Dy＝Mi,j-Mi-1,j为当前像素所在道路方向在y轴上的分量，M代表道路中线距离图，i,j表示当前像素所在的行列号；步骤2.2：判断当前像素离中心线的距离在θ方向上是否为极小值，若是则认为该像素点位于道路中心线上；步骤2.3：重复步骤2.1～2.2，提取出道路中心线。

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