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本发明公开了一种利用GF‑2遥感影像进行多尺度建筑物屋顶识别的方法，该方法基于DeepLabv3+网络结构，在编码阶段针对空间金字塔池化结构增加了基于归一化的注意力机制NAM，抑制不显著的特征，更好的提取建筑物屋顶多尺度特征。利用不同膨胀率的深度可分离卷积代替ASPP结构中传统的空洞卷积，综合深度可分离卷积和空洞卷积的优点，提高了模型的高效性。在解码阶段特征融合的过程中，将主干网络ResNet101的底层和中层输出的特征通过自注意力与卷积集合模块，以得到更加精细的识别结果。利用本发明实现对建筑物屋顶的提取，能够处理建筑物屋顶边缘识别不精细的问题，同时也有效优化了不同尺度建筑物屋顶的识别准确性。
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Type： 发明申请
Patent No.： CN202310317304.X
Filing Date： 2023-03-27
Publication Date： 2023-07-21
Pub. No.： CN116469005A
Applicants： 北京工业大学
Legal Status： 实质审查
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