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龙图腾网获悉航天宏图信息技术股份有限公司申请的专利建筑物细粒度边缘提取及分类方法、装置、设备和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：CN116778184B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-31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：202310935372.2，技术领域涉及：G06V10/44；该发明授权建筑物细粒度边缘提取及分类方法、装置、设备和介质是由彭宝钗;王宇翔;张攀;沈均平设计研发完成，并于2023-07-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本建筑物细粒度边缘提取及分类方法、装置、设备和介质在说明书摘要公布了：本申请提供了一种建筑物细粒度边缘提取及分类方法、装置、设备和介质，涉及遥感检测技术领域，包括对获取的建筑物遥感影像进行尺寸裁剪，并构建训练样本集，将训练集分别输入至预先选择的多个实例分割网络进行训练，得到多个第一建筑物识别模型，并得到输入测试集后输出的相应的第一识别结果；将第一识别结果作为测试集的标签对训练集进行扩充并进行优化训练，得到与每个第一建筑物识别模型所对应的第二建筑物识别模型，并得到输入测试集后输出的相应的第二识别结果；将多个第二识别结果进行细粒度掩码融合处理，得到建筑物类别、置信度得分、建筑物检测框和建筑物细粒度掩码。本申请可以有效提高建筑物边界提取精度以及分类结果。

本发明授权建筑物细粒度边缘提取及分类方法、装置、设备和介质在权利要求书中公布了：1.一种建筑物细粒度边缘提取及分类方法，其特征在于，所述方法包括： 获取建筑物遥感影像，对所述建筑物遥感影像进行尺寸裁剪，并基于裁剪后的建筑物遥感影像构建训练样本集；所述训练样本集包括训练集和测试集，所述训练集中的建筑物屋顶轮廓根据建筑物类型进行实例化标注； 将所述训练集分别输入至预先选择的多个实例分割网络，所述训练集采用类别动态均衡采样增强方法进行数据增强，通过数据增强后的训练集分别对所述实例分割网络进行训练，得到每个实例分割网络所对应的第一建筑物识别模型，并将所述测试集输入至相应的第一建筑物识别模型，得到每个第一建筑物识别模型输出的相应的第一识别结果； 将所述第一识别结果作为所述测试集的标签对训练集进行扩充，通过扩充后的训练集对每个第一建筑物识别模型进行优化训练，得到与每个第一建筑物识别模型所对应的第二建筑物识别模型，并将所述测试集分别输入至每个第二建筑物识别模型，得到每个第二建筑物识别模型输出的相应的第二识别结果； 将每个第二建筑物识别模型输出的相应的第二识别结果进行细粒度掩码融合处理，得到目标识别结果；其中，所述目标识别结果包括建筑物类别、置信度得分、建筑物检测框和建筑物细粒度掩码。

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