专利权人：重庆大学

该发明技术涉及遥感图像处理技术领域，尤其涉及一种高分辨率遥感图像建筑物识别领域。为提高高分辨率遥感图像建筑物识别精度，该文提出了一种基于深度学习的建筑物提取识别的方法。该方法构建了一个16层的卷积神经网络模型，其中前13层为卷积层，进行建筑物特征提取。最后3层为全连接层，进行区分建筑物与非建筑物。在训练该模型过程中，其构建了一个包含约5000个建筑物样本的训练数据集，采用监督学习的训练方式进行模型训练。经实验表明，该方法在识别精度上远远高于传统的识别方法，其有效的解决了在背景较为复杂的高分辨率遥感图像中对

具体了解该成果信息，请致电：13883013563