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龙图腾网获悉航天宏图信息技术股份有限公司申请的专利建筑物分割结果智能矢量化的方法、装置和电子设备获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119672097B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-22发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411720659.4，技术领域涉及：G06F16/56；该发明授权建筑物分割结果智能矢量化的方法、装置和电子设备是由彭宝钗;廖通逵;王宇翔;张攀;袁梦轲;王涛设计研发完成，并于2024-11-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本建筑物分割结果智能矢量化的方法、装置和电子设备在说明书摘要公布了：本发明提供了一种建筑物分割结果智能矢量化的方法、装置和电子设备，该方法中，会基于每个建筑物连通域中的各轮廓的面积和复杂度对各轮廓的轮廓像素点集合进行不同的规则化处理，也就是说，对于不同的轮廓，采用不同的规则化处理策略对其对应的轮廓像素点集合进行规则化处理，针对性强，更加符合每个轮廓特性，使得最终得到的各建筑物连通域中的各轮廓的规则化轮廓像素点集合更加科学，显著提升了建筑物边界的提取精度，最终得到的建筑物矢量化结果更加准确美观，特别是在处理具有复杂结构、非直角特征的建筑物矢量化及规则化任务时，展现出了显著的竞争优势和实用价值。

本发明授权建筑物分割结果智能矢量化的方法、装置和电子设备在权利要求书中公布了：1.一种建筑物分割结果智能矢量化的方法，其特征在于，包括： 获取语义分割后的栅格图，并采用腐蚀操作将所述栅格图中边缘间隔小于预设像素距离的连通域断开，得到多个连通域； 在多个所述连通域中确定建筑物连通域，并获取每个所述建筑物连通域中的轮廓的轮廓像素点集合； 基于每个所述建筑物连通域中的各轮廓的面积和复杂度对各轮廓的轮廓像素点集合进行不同的规则化处理，得到所有建筑物连通域中的各轮廓的规则化轮廓像素点集合； 将所述规则化轮廓像素点集合中的像素坐标转换为地理坐标，得到建筑物矢量化结果； 其中，基于每个所述建筑物连通域中的各轮廓的面积和复杂度对各轮廓的轮廓像素点集合进行不同的规则化处理，包括： 采用传统轮廓简化算法对各轮廓的轮廓像素点集合中的轮廓像素点进行简化，得到各轮廓的初始轮廓像素点集合； 根据各轮廓的初始轮廓像素点集合计算各轮廓的面积，并根据各轮廓的面积、预设面积阈值和各轮廓的初始轮廓像素点集合中的初始轮廓像素点个数确定各轮廓对应的规则化策略，进而按照所述规则化策略对对应的轮廓的初始轮廓像素点集合进行规则化处理，得到所有建筑物连通域中的各轮廓的规则化轮廓像素点集合； 其中，根据各轮廓的面积、预设面积阈值和各轮廓的初始轮廓像素点集合中的初始轮廓像素点个数确定各轮廓对应的规则化策略，进而按照所述规则化策略对对应的轮廓的初始轮廓像素点集合进行规则化处理，包括： 若当前轮廓的面积大于对应的预设面积阈值，且当前轮廓的初始轮廓像素点集合中的初始轮廓像素点个数大于第一预设个数阈值，则采用传统轮廓简化算法对所述当前轮廓的初始轮廓像素点集合中的初始轮廓像素点进行简化，并采用自适应规则化算法对简化得到的当前轮廓的中间轮廓像素点集合进行第一次规则化处理，得到当前轮廓的一次规则化轮廓像素点集合； 若当前轮廓的面积大于对应的预设面积阈值，且当前轮廓的初始轮廓像素点集合中的初始轮廓像素点个数不大于所述第一预设个数阈值，则采用自适应规则化算法对当前轮廓的初始轮廓像素点集合进行第一次规则化处理，得到当前轮廓的一次规则化轮廓像素点集合； 若所述当前轮廓的一次规则化轮廓像素点集合中的一次规则化轮廓像素点个数小于第二预设个数阈值，则确定所述当前轮廓的一次规则化轮廓像素点集合的最小外接矩形，并将所述当前轮廓的一次规则化轮廓像素点集合的最小外接矩形的四个点作为当前轮廓的规则化轮廓像素点集合； 若所述当前轮廓的一次规则化轮廓像素点集合中的一次规则化轮廓像素点个数不小于所述第二预设个数阈值，且所述当前轮廓的一次规则化轮廓像素点集合中的一次规则化轮廓像素点个数小于第三预设个数阈值，则采用自适应规则化算法对所述当前轮廓的一次规则化轮廓像素点集合进行第二次规则化处理，得到当前轮廓的规则化轮廓像素点集合； 若所述当前轮廓的一次规则化轮廓像素点集合中的一次规则化轮廓像素点个数不小于所述第三预设个数阈值，则采用传统轮廓简化算法对当前轮廓的初始轮廓像素点集合中的初始轮廓像素点进行简化，并将简化得到的当前轮廓的中间轮廓像素点集合作为当前轮廓的规则化轮廓像素点集合； 若当前轮廓的面积不大于对应的预设面积阈值，且所述当前轮廓为外轮廓，则确定当前轮廓的轮廓像素点集合的最小外接矩形，并将所述当前轮廓的轮廓像素点集合的最小外接矩形的四个点作为当前轮廓的规则化轮廓像素点集合； 若当前轮廓的面积不大于对应的预设面积阈值，且所述当前轮廓为内轮廓，则删除当前轮廓的轮廓像素点集合，进而当前轮廓的规则化轮廓像素点集合为空集； 其中，采用自适应规则化算法对目标轮廓像素点集合进行规则化处理的过程，包括： 将所述目标轮廓像素点集合中相邻的两个轮廓像素点依次进行连接，并根据第一预设距离阈值对连接得到的线段进行筛选，得到初始线段集合，并计算所述初始线段集合中各初始线段的长度和方向角，得到各初始线段的长度集合和各初始线段的方向角集合，其中，所述目标轮廓像素点集合包括：简化得到的当前轮廓的中间轮廓像素点集合、当前轮廓的初始轮廓像素点集合、所述当前轮廓的一次规则化轮廓像素点集合； 将所述当前轮廓的轮廓像素点集合的最小外接矩形的角度作为第一轮廓变换主方向，并将按照所述初始线段集合中各初始线段的顺序进行角度聚类后得到的最长的一段拟合线段的方向角作为第二轮廓变换主方向； 若所述第一轮廓变换主方向与所述第二轮廓变换主方向相同，则根据所述第一轮廓变换主方向、各初始线段的长度集合和各初始线段的方向角集合对所述初始线段集合中的初始线段进行变换，得到第一变换后线段集合，进而将所述第一变换后线段集合作为变换后线段集合； 若所述第一轮廓变换主方向与所述第二轮廓变换主方向不同，则根据所述第一轮廓变换主方向、各初始线段的长度集合和各初始线段的方向角集合对所述初始线段集合中的初始线段进行变换，得到第一变换后线段集合，并根据所述第二轮廓变换主方向、各初始线段的长度集合和各初始线段的方向角集合对所述初始线段集合中的初始线段进行变换，得到第二变换后线段集合，进而将所述第一变换后线段集合和所述第二变换后线段集合作为变换后线段集合； 根据所述变换后线段集合中相邻的两条线段之间的关系确定目标线段集合； 将所述目标线段集合中目标线段的起始点作为初始规则化处理的轮廓像素点集合； 根据所述初始规则化处理的轮廓像素点集合与所述当前轮廓的轮廓像素点集合的交并比确定目标规则化处理的轮廓像素点集合； 其中，根据所述第一轮廓变换主方向、各初始线段的长度集合和各初始线段的方向角集合对所述初始线段集合中的初始线段进行变换，包括： 设定次方向为所述第一轮廓变换主方向； 计算所述初始线段集合中的第一条初始线段的方向角和所述第一轮廓变换主方向的第一角度差； 若所述第一角度差不大于第一预设角度阈值，则所述第一条初始线段以中心点进行旋转，旋转为平行于所述第一轮廓变换主方向的线段，得到所述第一条初始线段的变换后线段； 若所述第一角度差不大于第二预设角度阈值，则所述第一条初始线段以中心点进行旋转，旋转为垂直于所述第一轮廓变换主方向的线段，得到所述第一条初始线段的变换后线段； 若所述第一角度差大于所述第一预设角度阈值，或所述第一角度差大于所述第二预设角度阈值，且所述第一条初始线段的长度不大于第二预设距离阈值，则过所述第一条初始线段的起始点做斜率为所述第一轮廓变换主方向的直线，并过所述第一条初始线段的终点做所述直线的垂线，进而将垂足位置的两条线段作为所述第一条初始线段的变换后线段； 若所述第一角度差大于所述第一预设角度阈值，或所述第一角度差大于所述第二预设角度阈值，且所述第一条初始线段的长度大于所述第二预设距离阈值，则判断所述次方向是否等于所述第一轮廓变换主方向； 若所述次方向等于所述第一轮廓变换主方向，则不对所述第一条初始线段进行变换，且将所述次方向设定为所述第一条初始线段的方向角； 若所述次方向不等于所述第一轮廓变换主方向，则计算所述第一条初始线段的方向角和所述次方向的第二角度差； 若所述第二角度差不大于所述第一预设角度阈值，则所述第一条初始线段以中心点进行旋转，旋转为平行于所述次方向的线段，得到所述第一条初始线段的变换后线段； 若所述第二角度差不大于所述第二预设角度阈值，则所述第一条初始线段以中心点进行旋转，旋转为垂直于所述次方向的线段，得到所述第一条初始线段的变换后线段； 若所述第二角度差大于所述第一预设角度阈值，或所述第二角度差大于所述第二预设角度阈值，则不对所述第一条初始线段进行变换，且将所述次方向设定为所述第一条初始线段的方向角； 遍历所述初始线段集合中的下一条初始线段，并将所述下一条初始线段作为所述第一条初始线段，返回执行计算所述初始线段集合中的第一条初始线段的方向角和所述第一轮廓变换主方向的第一角度差的步骤，直至遍历完所述初始线段集合中的所有初始线段为止，得到所述第一变换后线段集合。

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