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龍圖騰網獲悉理大產學研基地(深圳)有限公司申請的專利基于輪廓引導和結構注意的全卷積網絡建筑物提取方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN114565833B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-23發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202111610703.2，技術領域涉及：G06V20/10；該發明授權基于輪廓引導和結構注意的全卷積網絡建筑物提取方法是由史文中;陳善雄設計研發完成，并于2021-12-27向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于輪廓引導和結構注意的全卷積網絡建筑物提取方法在說明書摘要公布了：本發明公開了基于輪廓引導和結構注意的全卷積網絡建筑物提取方法，所述方法包括：獲取遙感圖像；將所述遙感圖像輸入已訓練的基于輪廓引導和結構注意的全卷積網絡，通過基于輪廓引導和結構注意的全卷積網絡輸出建筑物強度圖；基于閾值算法，提取所述建筑物強度圖的二值圖像，得到建筑物提取結果。本發明實施例的基于輪廓引導和結構注意的全卷積網絡通過輪廓引導和結構注意可以更好的關注建筑物的邊緣信息，從而能夠提高建筑物提取邊緣精度，并且具有較好的魯棒性和實用性。

本發明授權基于輪廓引導和結構注意的全卷積網絡建筑物提取方法在權利要求書中公布了：1.一種基于輪廓引導和結構注意的全卷積網絡建筑物提取方法，其特征在于，所述方法包括： 獲取遙感影像； 將所述遙感影像輸入已訓練的基于輪廓引導和結構注意的全卷積網絡，通過基于輪廓引導和結構注意的全卷積網絡輸出建筑物強度圖； 基于閾值算法，提取所述建筑物強度圖的二值圖像，得到建筑物提取結果； 所述基于輪廓引導和結構注意的全卷積網絡包括編碼器、輪廓引導模塊和解碼器，其中，所述編碼器對輸入影像降采樣三次，所述輪廓引導模塊包括若干殘差模塊，所述解碼器是根據所述編碼器構建的對稱模塊； 所述全卷積網絡的訓練過程包括： 通過預測建筑物強度圖像和真值圖像標簽獲取權值矩陣，所述權值矩陣的公式為：式中，abs表示絕對值操作；Nrc表示預測建筑物強度圖像的像素點r,c的鄰域；gij表示像素點i,j處的真值圖像標簽，grc表示像素點r,c處的真值圖像標簽； 基于所述權值矩陣，構建加權二值交叉熵損失函數；其中，所述加權二值交叉熵損失函數用于反映建筑物邊界的損失函數； 基于所述權值矩陣，構建加權交并比損失函數；其中，所述加權交并比損失函數用于反映建筑物之間的重合度的損失函數； 根據所述預測建筑物強度圖像和所述真值圖像標簽，得到結構相似性損失函數，其中，所述結構相似性損失函數用于表征建筑物結構的相似性； 將所述加權二值交叉熵損失函數、所述加權交并比損失函數和所述結構相似性損失函數相加，得到若干區域損失函數和邊緣損失函數，并將若干所述區域損失函數和所述邊緣損失函數進行加權求和，得到總損失函數。

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