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申请/专利权人：浙江大学

摘要：本发明公开了一种基于先验特征的遥感图像建筑线框解析方法、系统及设备。本发明在遥感图像建筑线框解析任务中引入先验特征提取器作为网络主干，在特征提取过程中学习并保留遥感数据丰富的结构细节信息。与传统的线框解析方法相比，本发明避免了对基于领域知识设计的辅助处理过程或辅助学习任务的依赖，同时避免了此类设计对线框解析方法性能和优化发展空间的限制。通过先验特征提取器保留浅层几何特征和注入深层空间注意力信息，本发明带来了更优秀的结构细节信息，同时也实现了结构更紧凑的遥感图像建筑线框解析管道，能够提高遥感图像建筑线框解析的性能，为解决线框解析方法对基于领域知识的辅助设计的依赖问题提供了一种有前景的可能性。

主权项：1.一种基于先验特征的遥感图像建筑线框解析方法，其特征在于，包括以下步骤：将待提取建筑物线框的遥感图像输入到经过训练的线框解析模型中，所述线框解析模型以先验特征提取器作为特征提取主干，所述线框解析模型在特征提取过程中以先验特征提取器保留浅层几何特征和注入深层空间注意力信息，完成特征提取后进入预测部分，利用一个分类头和一个回归头各自对先验特征提取器输出的共享特征图进行处理，所述分类头用于预测共享特征图中的每个像素是否属于线段中点，所述回归头用于预测由每条线段中点指向端点的偏移向量，每条线段中点对应两个偏移向量，每条线段中点坐标分别和对应的两个偏移向量相加，得到每条线段的起点坐标和终点坐标，将每条线段的起点坐标和终点坐标对应连接起来，得到遥感图像的建筑线框解析结果；其中，所述先验特征提取器包含四个卷积层、一个频域几何特征保留模块、一个残差块、两个霍夫域空间注意力信息注入模块、两个沙漏模块；在所述先验特征提取器中，待提取建筑物线框的遥感图像经过第一卷积层处理后，得到第一特征图，频域几何特征保留模块以第一特征图作为输入，得到具有几何特征信息的第一空间域特征图，将第一空间域特征图和第一特征图沿特征通道维度进行叠加，得到第二特征图，将第二特征图依次经过一个第二卷积层和所述残差块处理，得到第三特征图，将第三特征图经过第一沙漏模块，得到第四特征图，将第四特征图经过第一霍夫域空间注意力信息注入模块，得到第五特征图，将第四特征图和第五特征图沿通道维度叠加，得到第六特征图，将第六特征图经过第三卷积层，得到第七特征图，将第七特征图经过第二沙漏模块，得到第八特征图，将第八特征图经过第二霍夫域空间注意力信息注入模块，得到第九特征图，将第八特征图和第九特征图沿通道维度叠加，得到第十特征图，将第十特征图经过第四卷积层，得到富有结构细节信息的共享特征图。

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