一种基于RGB卫星图片的建筑物提取与屋顶识别方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术涉及一种基于RGB卫星图片的建筑物提取与屋顶识别方法及装置，方法包括：对RGB卫星图片进行预处理得到图片数据集，标注后划分为训练集、测试集和验证集；搭建改进型MASK‑RCNN模型；采用训练集和验证集对所述改进型MASK‑RCNN模型进行训练和验证，得到优化的改进型MASK‑RCNN模型；采用优化的改进型MASK‑RCNN模型对测试集进行预测，提取到建筑物的类别及对应的屋顶分类。本发明专利技术能够实现高精度的建筑物识别和屋顶分类，有助于在复杂的卫星图像中准确区分不同类型的建筑物；可自动化处理卫星图像，减少人工干预，提高处理效率和准确性。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于建筑物识别处理，具体涉及一种基于rgb卫星图片的建筑物提取与屋顶识别方法及装置。

技术介绍

1、在现代智慧城市建设中，对建筑物的提取与屋顶的准确识别与分类是城市管理和规划的重要基础。传统的建筑物屋顶调查方法往往依赖于人工现场勘查，采用人工标注建筑物轮廓并记录表屋顶类型，人工标注建筑物轮廓并记录屋顶类型其原理在于通过人工方式精确描绘建筑物的轮廓，并详细记录屋顶的类型。这一技术包含多个步骤：首先，标注人员需要收集建筑物的相关影像资料，并进行预处理以提高标注的准确性；其次，利用专业的标注工具，在影像资料上细致描绘出建筑物的轮廓；最后，根据设计图纸或现场照片识别屋顶的类型，并将相关信息记录在表格或数据库中。通过这一技术，可以获得建筑物轮廓的精确形状和位置信息，以及屋顶类型的详细分类。

2、目前广泛采用的深度学习方法包括语义分割，目标检查，点云图识别分析。在现有市场上通用的建筑物提取与屋顶识别分类方法是分开进行的：建筑物提取方面，使用语义分割技术进行，这是一种像素级别的图像分类技术，它将图像中的每个像素点都赋予一个类别标签，从而实现图像的精本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于RGB卫星图片的建筑物提取与屋顶识别方法，其特征在于，所述方法包括步骤：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述改进型MASK-RCNN模型包括依次相连接的核心Backbone部分、区域建议网络RPN部分和候选区域头ROI Head部分。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述核心Backbone部分包括如下步骤：S211.将输入图片采用编码器进行分割处理为重叠的图片pacth；

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述cmViT模型包括串联连接的十六个cViT模块，其中第一至第四个cViT模块组成第一子模块，第五至第...

【技术特征摘要】

1.一种基于rgb卫星图片的建筑物提取与屋顶识别方法，其特征在于，所述方法包括步骤：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述改进型mask-rcnn模型包括依次相连接的核心backbone部分、区域建议网络rpn部分和候选区域头roi head部分。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述核心backbone部分包括如下步骤：s211.将输入图片采用编码器进行分割处理为重叠的图片pacth；

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述cmvit模型包括串联连接的十六个cvit模块，其中第一至第四个cvit模块组成第一子模块，第五至第八个cvit模块组成第二子模块，第九至第十四个cvit模块组成第三子模块，第十五至第十六个cvit模块组成第四子模块；第一子模块与第二子模块之间设置有相连接的第一patch融合模块，第二子模块与第三子模块之间设置有相连接的第二patch融合模块；第三子模块与第四子模块之间设置有相连接的第三patch融合模块，第一子模块还同时连接有上采样4倍模块，第二子模块同时连接有上采样2倍模块，第四子模块连接有下采样2...

【专利技术属性】
技术研发人员：徐一鸣，蔡向群，
申请(专利权)人：北京东方瑞丰航空技术有限公司，
类型：发明
国别省市：