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龙图腾网获悉江西核工业测绘院集团有限公司申请的专利一种利用残差胶囊网络的建筑物屋顶类型遥感识别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：CN120599508B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-11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：202511099932.0，技术领域涉及：G06V20/17；该发明授权一种利用残差胶囊网络的建筑物屋顶类型遥感识别方法是由毛亚琴;范军林;丁小辉;黄世强;陶儒川;吴聪;温贤;付豪设计研发完成，并于2025-08-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种利用残差胶囊网络的建筑物屋顶类型遥感识别方法在说明书摘要公布了：本发明涉及图像识别技术领域，具体是一种利用残差胶囊网络的建筑物屋顶类型遥感识别方法，该方法包括获取样本屋顶遥感影像，得到屋顶样本库；所述屋顶样本库中的屋顶遥感影像数量为M，分别记为第一影像至第M影像；获取对应的屋顶的实际屋檐线数量、实际屋脊线数量、实际腰线数量以及屋檐线、屋脊线、腰线两两之间的实际夹角；对初始残差胶囊神经网络参数进行训练，得到第一残差胶囊神经网络；获取待测屋顶遥感影像；输入第一残差胶囊神经网络，输出得到待测屋顶的屋檐线数量、屋脊线数量、腰线数量以及屋檐线、屋脊线、腰线两两之间的夹角；匹配得到待测屋顶类型。本发明通过图像识别，进而实现建筑物屋顶类型识别。

本发明授权一种利用残差胶囊网络的建筑物屋顶类型遥感识别方法在权利要求书中公布了：1.一种利用残差胶囊网络的建筑物屋顶类型遥感识别方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤： S1，通过固定于无人机底面的摄像头获取样本屋顶遥感影像，得到屋顶样本库；所述屋顶样本库中的屋顶遥感影像数量为M，分别记为第一影像至第M影像； S2，获取第一影像至第M影像所对应的屋顶的实际屋檐线数量、实际屋脊线数量、实际腰线数量以及屋檐线、屋脊线、腰线两两之间的实际夹角，得到第一数据组至第M数据组；将第一影像至第M影像、第一数据组至第M数据组输入预先构建的初始残差胶囊神经网络，对初始残差胶囊神经网络参数进行训练，得到第一残差胶囊神经网络；所述第一残差胶囊神经网络的输入为待测屋顶遥感影像，输出为待测屋顶的屋檐线数量、屋脊线数量、腰线数量以及屋檐线、屋脊线、腰线两两之间的夹角； S3，通过固定于无人机底面的摄像头获取待测屋顶遥感影像； S4，将所述待测屋顶遥感影像输入第一残差胶囊神经网络，输出得到待测屋顶的屋檐线数量、屋脊线数量、腰线数量以及屋檐线、屋脊线、腰线两两之间的夹角；将待测屋顶的屋檐线数量、屋脊线数量、腰线数量以及屋檐线、屋脊线、腰线两两之间的夹角与预先得到的屋顶类型库进行匹配，得到待测屋顶类型； 所述初始残差胶囊神经网络包括标准卷积层、胶囊层、反馈迭代层； 所述胶囊层根据第一影像至第M影像中的屋檐、屋脊、腰线局部图像，采用动态路由算法提取第一影像至第M影像中屋檐线数量、屋脊线数量、腰线数量以及屋檐线、屋脊线、腰线两两之间的夹角，得到第一识别数据组至第M识别数据组；在根据第一影像至第M影像中的屋檐、屋脊、腰线局部图像，采用动态路由算法提取第一影像至第M影像中屋檐线数量、屋脊线数量、腰线数量以及屋檐线、屋脊线、腰线两两之间的夹角，得到第一识别数据组至第M识别数据组的过程中使用的参数记为胶囊层参数；所述胶囊层参数包括输入胶囊数量、输出胶囊数量、输出胶囊维度、输入胶囊维度、耦合系数；获取胶囊层参数的数量L，将胶囊层参数重新标记为第一胶囊层参数至第L胶囊层参数。

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