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【发明公布】一种遥感影像建筑物提取方法_核工业北京地质研究院_202110630946.6 

申请/专利权人:核工业北京地质研究院

申请日:2021-06-07

公开(公告)日:2021-09-21

公开(公告)号:CN113420619A

主分类号:G06K9/00(20060101)

分类号:G06K9/00(20060101);G06K9/62(20060101);G06N3/04(20060101);G06N3/08(20060101)

优先权:

专利状态码:在审-实质审查的生效

法律状态:2021.10.12#实质审查的生效;2021.09.21#公开

摘要:本发明属于遥感图像处理技术领域,具体涉及一种遥感影像建筑物提取方法,具体包括:步骤一,制作样本数据集;步骤二,对训练样本进行数据增强;步骤三,采用编码‑解码结构构建深度学习网络模型;步骤四,使用训练样本对网络模型进行训练;步骤五,使用验证样本对网络模型进行验证;步骤六,使用训练好的模型提取建筑物;步骤七,对建筑物提取结果进行精度评价。本发明方法能够快速、准确地提取不同类型、尺度多样的建筑物目标,提高建筑物自动化提取的精度。

主权项:1.一种遥感影像建筑物提取方法,其特征在于,包括如下步骤:步骤一,制作样本数据集,包括:采集目标区域遥感影像并进行预处理,采集目标区域遥感影像包含红、绿、蓝三个通道,并人工标注目标区域遥感影像中建筑物区域,得到对应的建筑物标签;并将目标区域遥感影像与建筑物标签数据按照指定的切片大小进行切片处理,并将切片化后的目标区域遥感影像与建筑物标签数据按照6:2:2的比例分别划分为独立的训练样本、验证样本和测试样本,以构成样本数据集;步骤二,对训练样本进行数据增强,包括:对步骤一制作的训练样本分别进行90°、180°和270°旋转,水平和垂直翻转,0.5倍、1倍、1.5倍和2倍缩放等数据增强操作;步骤三,采用编码-解码结构构建深度学习网络模型,包括编码阶段和解码阶段;步骤四,使用训练样本对网络模型进行训练,包括:将步骤一制作的训练样本经过步骤二数据增强后输入到步骤三所构建的深度学习网络模型中进行训练;训练过程中包括:优化函数、损失函数;步骤五,使用验证样本对网络模型进行验证,包括:将步骤一制作的验证样本输入到经步骤四训练后的网络模型中进行验证,且验证样本在步骤四的网络训练完成前不能改变,并且验证样本与训练样本和测试样本均不重合;步骤六,使用训练好的模型提取建筑物,包括:利用步骤五验证好的深度学习网络模型进行建筑物提取,输入步骤一制作的测试样本图像,输出建筑物提取结果;步骤七,对建筑物提取结果进行精度评价,将建筑物提取结果与相应的真值标签数据进行比较,计算精度指标。

全文数据:

权利要求:

百度查询: 核工业北京地质研究院 一种遥感影像建筑物提取方法

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