【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于图像处理，特别是一种基于跨层级语义映射的复杂背景建筑目标智能提取方法，可用于国土资源管理、城市规划、环境保护等领域的发展与现代化进程，其识别结果可用于建筑种类识别，还可为国家信息化发展提供参考依据。
技术介绍
1、在建筑目标提取领域，传统方法主要依赖于人工对建筑元素进行识别和标记，这一过程不仅耗时费力，而且容易受到人为因素的影响，导致识别效率和准确性难以保证。随着遥感技术、计算机视觉和机器学习技术的快速发展，基于图像特征的自动化建筑目标提取技术逐渐崭露头角，为建筑行业的智能化监测与管理提供了新的解决方案。然而，随着机器学习技术的的进一步发展和应用程度的不断深入，建筑智能提取领域存在以下一些问题：如建筑物通常具有相似的形状、以及纹理颜色，尺寸各异，使用传统方法无法准确提取其特征，导致建筑物提取精度不够，同时基于卷积网络提取数据集难以获得，现有方法多数依赖postdam和vaihingen这两个公开数据集进行建筑物提取，这两个数据集都为国外高分辨率数据集，与国内建筑物形状、纹理差距过大，且数据十分缺乏。
2、近年来...
【技术保护点】
1.基于跨层级语义映射的复杂背景建筑目标智能提取方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于跨层级语义映射的复杂背景建筑目标智能提取方法，其特征在于，步骤1的具体方式为：
3.根据权利要求1所述的基于跨层级语义映射的复杂背景建筑目标智能提取方法，其特征在于，所述深度卷积神经网络包括级联的跨层级语义映射网络和注意力动态调控系统；
4.根据权利要求1所述的基于跨层级语义映射的复杂背景建筑目标智能提取方法，其特征在于，步骤3的具体方式为：
5.根据权利要求1所述的基于跨层级语义映射的复杂背景建筑目标智能提取方...
【技术特征摘要】
1.基于跨层级语义映射的复杂背景建筑目标智能提取方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于跨层级语义映射的复杂背景建筑目标智能提取方法，其特征在于，步骤1的具体方式为：
3.根据权利要求1所述的基于跨层级语义映射的复杂背景建筑目标智能提取方法，其特征在于，所述深...
【专利技术属性】
技术研发人员：刘宇，陈金勇，王港，常晓宇，王敏，柴英特，
申请(专利权)人：中国电子科技集团公司第五十四研究所，
类型：发明
国别省市：
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