基于深度学习的高分辨率遥感影像建筑物提取方法  

作　　者：蓝健均 李锐[2] 李干 尉涛[4] 刘健巧 胡敏 

机构地区：[1]国网四川省电力公司 [2]国网四川省电力公司建设分公司 [3]国网四川电力送变电建设有限公司 [4]北京洛斯达科技发展有限公司

出　　处：《数字技术与应用》2022年第10期11-14,共4页Digital Technology & Application

摘　　要：特高压工程建设以往存在部分顽疾;“新三直”工程全线拆迁数量大、涉及人口多;工程途经长距离少数民族聚居区域,电力通道内的建筑物拆迁外部协调任务繁重。及时掌握电力道内的拆迁信息对工程顺利开展实施至关重要,因此本文中利用通道内的高分辨率航飞影像,通过充分利用影像中建筑物的全局信息和局部信息以更准确地对需拆迁建筑物轮廓进行分割和提取,提出了基于全卷积神经网络针对边界约束的校正神经网络模型。

关 键 词：高分辨率遥感影像 全卷积神经网络 神经网络模型 边界约束 全局信息 局部信息 深度学习 建筑物提取 

分 类 号：TP751[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]