一种基于深度学习的建筑物规则轮廓的提取方法及系统

    公开(公告)号:CN114549566A

    公开(公告)日:2022-05-27

    申请号:CN202210058532.5

    申请日:2022-01-18

    Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的建筑物规则轮廓的提取方法及系统,包括:按照预设的获取规则,根据第一遥感影像,获取对应的初始建筑物轮廓,并根据初始建筑物轮廓,获得对应的最小外接矩形;分别计算初始建筑物轮廓的第一面积和最小外接矩形的第二面积,以获得第一面积和第二面积之间的第一比值;当第一比值大于等于第一预设值时,确定最小外接矩形为最终的提取结果;当第一比值小于第一预设值时,根据初始建筑物轮廓和最小外接矩形的交点,划分多个待测区域,并确定是否在最小外接矩形的基础上剔除各待测区域对应的最大内接矩形。本发明基于最小外接矩形和最大内接矩形的算法,对初始建筑物轮廓进行优化,以提升建筑物轮廓规则化提取的精度。

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