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申请/专利权人：绍兴市智慧城市集团有限公司;绍兴文理学院
摘要：本发明公开了一种基于ResUNet的遥感图像建筑检测方法及系统，通过构建双注意力残差的U‑Net建筑提取网络并将输入的遥感图像分割成二进制建筑地图，将每个建筑地图中的任何多边形绑定一个边界框以过滤建筑提取不完善的非建筑框，比较双相建筑地图中的相应构建框以获得建筑变化地图，对比较模型的训练性能进行评估得到建筑提取结果，对建筑提取结果进行检测以完成建筑变化检测，增加模型对构建高层语义信息的关注，通道空间注意力残差卷积块取代U‑Net的简单卷积块，提高模型对有价值建筑底层空间特征关注度，并过滤不相关无用空间特征，以最少的背景特征准确地感知建筑对象，产生最高质量的双时间建筑地图，提高建筑变化识别能力。
主权项：1.一种基于ResUNet的遥感图像建筑检测方法，其特征在于，包括以下步骤：构建双注意力残差的U-Net建筑提取网络并将输入的遥感图像分割成二进制建筑地图，其中，遥感图像为双时态高分辨率遥感图像，使用深度神经网络模型生成最优的双时态建筑地图，双注意力残差的U-Net网络包括包括通道注意力模块、空间注意力模块和残差模块；将每个建筑地图中的任何多边形绑定一个边界框以过滤建筑提取不完善的非建筑框，其中，过滤非建筑框包括将包含在编码器部分中提取的无用的非构建信息的低级空间特征和在解码器部分中获得的高级语义特征进行集成得到编码器-解码器路径，并将编码器-解码器路径放置在注意门模块；比较双相建筑地图中的相应构建框以获得建筑变化地图，并对比较模型的训练性能进行评估得到建筑提取结果，对建筑提取结果进行检测以完成建筑变化检测。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 绍兴市智慧城市集团有限公司 绍兴文理学院 一种基于ResUNet的遥感图像建筑检测方法及系统
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