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本发明公开了一种基于深度学习的正射影像高层建筑基底矢量提取方法，首先采用一个卷积神经网络从遥感影像中提取建筑物的深度特征，并将候选区域生成网络模型确定的建筑物整体目标的框选范围进行抽取和重采样，生成特征图；采用Faster‑RCNN模型，对候选区特征图进行全连接，对候选区内建筑物的存在概率及其外包矩形参数进行预测；对候选区特征图进行全卷积处理，生成屋顶轮廓矢量；最后根据三类分割结果进行特征池化，对建筑物投影差偏移向量进行预测，并基于偏移向量估计值将屋顶矢量移动至建筑基底区域。本发明能够自适应地对
(19)国家知识产权局
(12)发明专利
(10)授权公告号 CN 113139453 B
(45)授权公告日 2023.04.07
(21)申请号 202110417526.X G06V 10/44 (2022.01)
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