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！

龙图腾网获悉中央财经大学;南京国础科学技术研究院有限公司申请的专利一种基于高分辨率遥感影像的建筑物边界自动提取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：CN117095286B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-18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：202310908022.7，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权一种基于高分辨率遥感影像的建筑物边界自动提取方法是由李军;何鸿杰;蔡雨薇;马凌飞;李静;郭俊跃设计研发完成，并于2023-07-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于高分辨率遥感影像的建筑物边界自动提取方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于高分辨率遥感影像的建筑物边界自动提取方法，包括以下步骤：S1、对于相关建筑物数据集进行筛选；S2、使用动态尺度训练的高分辨率网络提取光学遥感影像中的建筑物边界；S3、使用相关评价参数针对提取精度进行量化界定；S4、通过评价参数与数据集差异对方法表现进行对比与评价。本发明，在模型训练阶段应用了动态尺度训练DST，以缓解规模差异对性能的负面影响；采用了一个标度感知的主干，即高分辨率网络，来增强特征表示；最后，使用高分辨率的监督目标来进一步提高性能。

本发明授权一种基于高分辨率遥感影像的建筑物边界自动提取方法在权利要求书中公布了：1.一种基于高分辨率遥感影像的建筑物边界自动提取方法，其特征在于：包括以下步骤： S1、对于相关建筑物数据集进行筛选； S2、使用动态尺度训练的高分辨率网络提取光学遥感影像中的建筑物边界； S3、使用相关评价参数针对提取精度进行量化界定； S4、通过评价参数与数据集差异对方法表现进行对比与评价； 所述S1具体包括以下步骤： S11、选择四个公共建筑数据集以广泛评估发明网络的性能，并测试其强大性；数据集应符合被广泛用于建筑轮廓提取这一要求； S12、筛选后数据集包括AICrowd建筑数据集、Inria建筑数据集、WHU建筑数据集和Waterloo建筑数据集； S13、数据集内影像包括红色、绿色和蓝色三波段，具有不同的空间分辨率，分别为0.3m、0.075m、0.12m，且地理位置覆盖区域存在差异； 所述S2具体包括以下步骤： S21、开发了一种基于HiSup的新方法来缓解尺度差异问题：应用了HiSup中使用的Mask-and-VerticesAttraction；预测的顶点和掩码被作为输入，以初始化多边形；对稀疏顶点采用局部非最大抑制；在预测偏移矢量的帮助下，细化的顶点被用来简化初始化的多边形，从初始化的多边形中删除多余的顶点和低置信度的顶点；如果每个多边形中相邻的边几乎是平行的，则进一步合并； S22、在模型优化中加入了动态尺度训练策略，动态尺度训练通过应用拼贴图像和监督目标来克服标度差异，监督目标由动态反馈指导；反馈是小物体对所有物体的损失贡献比例； S23、用具有尺度感知的高分辨率网络取代了原来的高分辨率网络v2。

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中央财经大学;南京国础科学技术研究院有限公司，其通讯地址为：100089 北京市海淀区学院南路39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。