买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉华东师范大学申请的专利一种基于边缘优化的建筑物实例分割与规则化方法和系统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：CN119810443B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-24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：202411880220.8，技术领域涉及：G06V10/26；该发明授权一种基于边缘优化的建筑物实例分割与规则化方法和系统是由谭琨;唐舒为;王雪;张雯;牛超设计研发完成，并于2024-12-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于边缘优化的建筑物实例分割与规则化方法和系统在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于边缘优化的建筑物实例分割与规则化方法和系统，方法包括如下步骤：获取多场景的建筑物影像数据集；基于所述建筑物影像数据集，训练基于边缘缓冲区的建筑物定位和提取模型；利用训练后的建筑物定位和提取模型预测得到目标建筑物影像中建筑物的掩膜信息，通过判断轮廓主方向，将建筑物的掩膜信息转化为规则化的矢量轮廓信息。与现有技术相比，本发明面向当前高精度建筑物自动化矢量制图需求，设计了基于边缘缓冲区的建筑物实例分割与规则化方法，该方法能够有效提升建筑物掩膜质量，并实现大场景的建筑物地图制作。

本发明授权一种基于边缘优化的建筑物实例分割与规则化方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种基于边缘优化的建筑物实例分割与规则化方法，其特征在于，包括如下步骤： 获取多场景的建筑物影像数据集； 基于所述建筑物影像数据集，训练基于边缘缓冲区的建筑物定位和提取模型； 利用训练后的建筑物定位和提取模型预测得到目标建筑物影像中建筑物的掩膜信息，通过判断轮廓主方向，将建筑物的掩膜信息转化为规则化的矢量轮廓信息， 所述的建筑物定位和提取模型被配置为： 特征提取与传播： 根据输入的建筑物影像数据，提取多尺度特征，通过可变形卷积进行多尺度特征融合得到全局语义分割特征，联合空间与通道注意力机制进行感兴趣区特征融合和传播，得到实例特征，基于所述全局语义分割特征和所述实例特征，分别得到语义分割预测和实例分割预测； 建筑物边缘优化： 基于所述全局语义分割特征、实例特征、语义分割预测和实例分割预测，基于可变形卷积得到融合特征； 基于所述融合特征，通过上采样得到下一次建筑物边缘优化的实例特征； 基于所述融合特征对应的预测，通过拉普拉斯算子提取建筑物边缘，设置边缘宽度，获取边缘缓冲区，用轮次的建筑物边缘缓冲区预测结果替换轮次的建筑物边缘缓冲区，结果记作，计算的不确定性程度，将不确定性最高的个点输入多层感知机MLP，对预测结果进行二次修正，修正后的结果作为进入下一轮的上采样；基于多次建筑物边缘优化后的结果，得到建筑物的掩膜信息， 通过合并和可变形卷积得到融合特征基于下式实现： 其中，、、、分别为实例分割特征、实例分割预测、语义分割特征、语义分割预测，为第次建筑物边缘优化的融合特征，、分别为合并后的实例分割特征和预测、合并后的语义分割特征和预测，、分别为、降低通道数后的特征，表示通道拼接，表示基于可变形卷积的特征融合，表示上采样，表示预测算子。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人华东师范大学，其通讯地址为：200062 上海市普陀区中山北路3663号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。