基于SegFormer的单体面状建筑物检测方法技术

本发明专利技术提供一种基于SegFormer的单体面状建筑物检测方法。该方法包括步骤1：构建基于改进SegFormer的建筑物提取网络，包括编码器和解码器；所述编码器中由浅层至深层包括依次连接的4个Transformer块；所述解码器中由浅层至深层包括依次连接的第一1

【技术实现步骤摘要】
基于SegFormer的单体面状建筑物检测方法


[0001]本专利技术涉及建筑物检测
，尤其涉及一种基于SegFormer的单体面状建筑物检测方法。

技术介绍

[0002]建筑物作为重要的人工地物目标，是人类从事生产和生活活动的中心场所。可以为城市规划、灾害监测、交通管理和生态环境的科学规划提供重要参考。与传统自然影像不同，遥感影像上的建筑区多为房子、植被、道路以及土质空地等地物类型交互错杂而构成的混合聚落，由于地物的材质构造形式等方面的差异性，导致建筑物在遥感影像上会产生不同的差异性。地物分布情况复杂时，大量非房屋信息混淆到检测网络中，分类检测效果较差。传统影像处理以手工选取设计特征，耗时耗力，难以满足实时更新要求和大范围场景应用，且现阶段智能判绘技术研究与实际应用存在较大差距。
[0003]近年来，基于卷积神经网络的高分遥感分类方法在房屋信息提取方面也开展了研究。相关研究综述了神经网络在路网提取、房屋检测及作物分类等方面的语义表征能力。FCN网络提出特征提取模块，常被用于建筑物语义分割。UNet网络以编码<br/>‑
本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.基于SegFormer的单体面状建筑物检测方法，其特征在于，包括：步骤1：构建基于改进SegFormer的建筑物提取网络，包括编码器和解码器；所述编码器中由浅层至深层包括依次连接的4个Transformer块；所述解码器中由浅层至深层包括依次连接的第一1
×
1卷积层、ASPP模块和语义融合模块；其中，将遥感影像输入至第一个Transformer块，第一个Transformer块的输出作为语义融合模块的其中一个输入，第四个Transformer块的输出作为第一1
×
1卷积层的输入，ASPP模块的输出作为语义融合模块的另一个输入；语义融合模块的输出即为检测结果；步骤2：对所述基于改进SegFormer的建筑物提取网络进行训练，得到建筑物提取网络模型；步骤3：使用训练好的建筑物提取网络模型对输入的遥感影像进行建筑物提取，得到检测结果。2.根据权利要求1所述的基于SegFormer的单体面状建筑物检测方法，其特征在于，所述语义融合模块包括第二1
×
1卷积层、上采样层、网络级联层、转置卷积采样模块和第三1
×
1卷积层；第一个Transformer块的输出作为第二1
×
1卷积层的输入，ASPP模块的输出作为上采样层的输入；第二1
×
1卷积层的输出和上采样层的输出经网络级联层处理后，再依次输入至转置卷积采样模块和第三1
×
1卷积层，第三1
×
1卷积层的输...

【专利技术属性】
技术研发人员：芮杰，李美霖，刘智，杨松坤，金飞，王淑香，林雨准，任丽秋，陈双军，
申请(专利权)人：中国人民解放军战略支援部队信息工程大学，
类型：发明
国别省市：