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龍圖騰網獲悉浪潮電子信息產業(yè)股份有限公司申請的專利一種建筑物矢量輪廓圖繪制方法、裝置、設備及介質獲國家發(fā)明授權專利權，本發(fā)明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN114998379B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-19發(fā)布的發(fā)明授權授權公告中獲悉：該發(fā)明授權的專利申請?zhí)?專利號為：202210725389.0，技術領域涉及：G06T7/181；該發(fā)明授權一種建筑物矢量輪廓圖繪制方法、裝置、設備及介質是由黃偉;闞宏偉;王彥偉;朱克峰設計研發(fā)完成，并于2022-06-24向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種建筑物矢量輪廓圖繪制方法、裝置、設備及介質在說明書摘要公布了：本申請公開了一種建筑物矢量輪廓圖繪制方法、裝置、設備及介質，涉及人工智能與深度神經網絡領域，包括：獲取建筑物圖像，并對所述建筑物圖像進行圖像處理，以得到所述建筑物圖像的特征圖；對所述特征圖進行初始化操作，以得到初始化特征圖，并對所述特征圖進行邊緣檢測處理，以得到處理后特征圖；調用第一損失函數(shù)對所述初始化特征圖和所述處理后特征圖進行第一次訓練，以得到概率圖，調用第二損失函數(shù)并利用預先建立的循環(huán)神經網絡，對所述概率圖進行第二次訓練，以得到所述建筑物圖像的矢量輪廓圖。通過本申請的上述技術方案，能夠有效提升增加建筑物矢量輪廓圖繪制的準確性，提高建筑物矢量輪廓圖繪制的效率。

本發(fā)明授權一種建筑物矢量輪廓圖繪制方法、裝置、設備及介質在權利要求書中公布了：1.一種建筑物矢量輪廓圖繪制方法，其特征在于，包括： 獲取建筑物圖像，并對所述建筑物圖像進行圖像處理，以得到所述建筑物圖像的特征圖； 對所述特征圖進行初始化操作，以得到初始化特征圖，并對所述特征圖進行邊緣檢測處理，以得到處理后特征圖； 調用第一損失函數(shù)對所述初始化特征圖和所述處理后特征圖進行第一次訓練，以得到概率圖，調用第二損失函數(shù)并利用預先建立的循環(huán)神經網絡，對所述概率圖進行第二次訓練，以得到所述建筑物圖像的矢量輪廓圖； 其中，所述概率圖為對第一初始化子特征圖、第二初始化子特征圖及處理后特征圖進行針對邊緣像素檢測的第一次訓練后得到的概率圖；所述處理后特征圖通過利用RCF對特征圖進行處理后得到的，所述第一初始化子特征圖通過利用掩膜分支對特征圖進行語義分割操作后得到，所述第二初始化子特征圖通過利用全卷積神經網絡中的目標檢測框回歸分支、目標物體分類分支對特征圖進行處理后得到； 所述方法還包括：分別確定出針對實例掩膜分支的損失函數(shù)、針對目標檢測框回歸分支、針對目標物體分類分支的損失函數(shù)及針對邊緣檢測處理的損失函數(shù)，以得到第一損失函數(shù)； 第一損失函數(shù)具體公式如下： ； 其中，為目標物體分類分支處理過程中產生的損失函數(shù)，為目標檢測框回歸分支過程中產生的損失函數(shù)，為語義分割過程中產生的損失函數(shù)，為邊緣檢測過程中產生的損失函數(shù)； 獲取建筑物圖像，并對建筑物圖像進行圖像處理，以得到建筑物圖像的特征圖，包括：通過卷積神經網絡的主干網絡獲取建筑物圖像；利用區(qū)域提議網絡和感興趣區(qū)域特征對齊層獲取建筑物圖像，并對建筑物圖像進行圖像處理，得到固定大小的建筑物圖像的特征圖； 調用第一損失函數(shù)對初始化特征圖和處理后特征圖進行第一次訓練，將第二初始化子特征圖按照預設縮放尺度對卷積特征進行截取，得到截取后攜帶檢測框的特征圖，然后將截取后攜帶檢測框的特征圖和處理后特征圖進行拼接，并結合第一初始化子特征圖確定出概率圖，然后調用第二損失函數(shù)并利用預先建立的循環(huán)神經網絡，對概率圖進行第二次訓練，得到建筑物圖像的矢量輪廓圖。

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