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龙图腾网获悉深圳大学申请的专利一种基于卫星影像的建筑物轮廓提取与规则化方法、装置、设备及介质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：CN120526320B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-28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：202511033737.8，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权一种基于卫星影像的建筑物轮廓提取与规则化方法、装置、设备及介质是由王伟玺;宋紫玉;李晓明;谢林甫;汤圣君;郭仁忠设计研发完成，并于2025-07-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于卫星影像的建筑物轮廓提取与规则化方法、装置、设备及介质在说明书摘要公布了：本申请公开了一种基于卫星影像的建筑物轮廓提取与规则化方法、装置、设备及介质，该方法包括以基于YOLOv8的第一初始建筑物提取模型和标注训练数据集构建基础模型，利用弱增强和基础模型通过双阈值法为未标注训练数据构建伪标签，利用在第一初始建筑物提取模型中添加特征扰动的第二建筑物提取模型提取第二预测轮廓，基于伪标签和第二预测轮廓训练建筑物提取模型，并利用建筑物提取模型提取建筑轮廓，这样可以在标注数据条件下提升GF‑7建筑物提取精度，实现高效、低成本的GF‑7影像建筑物提取。同时，基于YOLOv8的第一初始建筑物提取模型引入了尺度特征融合优化与边缘特征进行特征增强，有效提升了实例分割任务精度。

本发明授权一种基于卫星影像的建筑物轮廓提取与规则化方法、装置、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种基于卫星影像的建筑物轮廓提取与规则化方法，其特征在于，所述的基于卫星影像的建筑物轮廓提取与规则化方法具体包括： 利用标注训练数据集对第一初始建筑物提取模型进行训练，以得到基础模型； 分别对未标注训练数据集中的未标注训练数据进行弱增强和强增强，得到未标注训练数据对应的第一训练数据和第二训练数据； 利用所述基础模型提取所述第一训练数据的第一预测轮廓、分类置信度以及掩码预测分数，并基于所述分类置信度和所述掩码预测分数对所述第一预测轮廓进行筛选以得到第一训练数据的伪标签； 利用第二初始建筑物提取模型提取所述第二训练数据的第二预测轮廓，其中，所述第二初始建筑物提取模型为所述第一初始建筑物提取模型添加特征扰动模块所得到的； 根据所述第二预测轮廓和所述伪标签对所述第二初始建筑物提取模型进行训练，以得到建筑物提取模型； 获取建筑物卫星影像，并利用所述建筑物提取模型提取所述建筑物卫星影像中建筑物的建筑物轮廓。

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深圳大学，其通讯地址为：518060 广东省深圳市南山区粤海街道南海大道3688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”。

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