基于交错残差和原型约束的屋顶几何结构识别方法技术

本发明专利技术公开了一种基于交错残差和原型约束的屋顶几何结构识别方法，首先进行深度特征提取，然后进行多源表征融合，最后对原型维护与识别。本发明专利技术有利于促进多源信息间的有效交互，与多源遥感图像的冗余互补等特性更为契合，有利于提升识别方法的鲁棒性。相较于现有方法，本发明专利技术提升了屋顶几何结构的识别精度1％～20％。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于模式识别，具体涉及一种基于交错残差和原型约束的屋顶几何结构识别方法。

技术介绍

1、建筑物在地震、海啸等自然灾害中常常容易遭受重创。其中，屋顶的几何构造显著地揭示了建筑的整体结构强度，对于评估建筑物面对自然灾害时的脆弱性程度具起到重要作用。因此，为了满足灾前准备、灾后损害评估以及救援预案制定等实际需求，迅速且精确地从遥感图像中识别屋顶几何结构是图像分析与应用领域的一个重要问题。

2、由于遥感图像中建筑物的尺度变化大、不同屋顶的俯视特征差异弱以及与屋顶纹理相似的背景干扰等因素影响，单源遥感数据在反应屋顶几何结构上存在一定的局限。随着遥感技术和人工智能技术的发展，最近的屋顶几何结构识别方法往往采用多源遥感数据和神经网络技术。文献"z.zhang,k.liu,r.ding,t.xu,j.yao,and t.sun,“an end-to-endfeature-complementing method for building classification with residualnetwork,”in proc.intelligent 本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于交错残差和原型约束的屋顶几何结构识别方法，其特征在于，包括如下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种基于交错残差和原型约束的屋顶几何结构识别方法，其特征在于，所述步骤1具体为：

3.根据权利要求2所述的一种基于交错残差和原型约束的屋顶几何结构识别方法，其特征在于，所述经过预训练的深度卷积网络为ResNet50网络。

4.根据权利要求3所述的一种基于交错残差和原型约束的屋顶几何结构识别方法，其特征在于，所述步骤2具体为：

5.根据权利要求1所述的一种基于交错残差和原型约束的屋顶几何结构识别方法，其特征在于，所述步骤4具体为：

【技术特征摘要】

1.一种基于交错残差和原型约束的屋顶几何结构识别方法，其特征在于，包括如下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种基于交错残差和原型约束的屋顶几何结构识别方法，其特征在于，所述步骤1具体为：

3.根据权利要求2所述的一种基于交错残差和原型约束的屋顶几何结构识别方法，其特征在...

【专利技术属性】
技术研发人员：袁媛，石霄峰，高君宇，
申请(专利权)人：西北工业大学，
类型：发明
国别省市：