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杭州电子科技大学张子嘉获国家专利权

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龙图腾网获悉杭州电子科技大学申请的专利一种对于遥感影像的建筑物占地面积自动估算方法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:CN118485707B

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-12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:202410638228.7,技术领域涉及:G06T7/62;该发明授权一种对于遥感影像的建筑物占地面积自动估算方法是由张子嘉;李小冬;李建宁设计研发完成,并于2024-05-22向国家知识产权局提交的专利申请。

一种对于遥感影像的建筑物占地面积自动估算方法在说明书摘要公布了:本发明提供一种对于遥感影像的建筑物占地面积自动估算方法,通过采用提示词工程使得视觉语言模型提示SAMsegmentanythingmodel对遥感图像中的建筑物进行实例分割,根据其多边形顶点坐标计算出各建筑物以像素为单位的面积,随后以汽车作为媒介,自动估算比例尺,把像素为单位的面积转换为实际面积。此外,本发明将根据用户纠错以及用户评价自动微调模型,以及学习根据不同质量遥感影像自适应调整超参数配置,使之自动在使用过程中积累经验,获得性能的提升。

本发明授权一种对于遥感影像的建筑物占地面积自动估算方法在权利要求书中公布了:1.一种对于遥感影像的建筑物占地面积自动估算方法,其特征在于,包括以下步骤: S1获取用户上传的遥感图像 S2对于遥感图像中建筑物进行实例分割: S21通过提示词工程指示视觉语言大模型判断用户所提交的图片是否为无人机航拍图或卫星图,如果不是,则提示用户重新上传正确的图片,如果是,则由视觉语言大模型指出图片中的建筑物数量以及位置; S22.通过去归一化denormalized将视觉语言大模型给出的位置转换为用户所提交的图片中的包围框; S23.将S22中所获得的包围框以包围框中心点为原点,长宽分别外扩20像素,裁剪图片得到框图;将框图输入由建筑物图片所预训练得到的图片分类网络; 所述图片分类网络为变分自编码器结构,所述变分自编码器结构中的编码器为五层卷积神经网络,所述变分自编码器结构中的解码器也为五层卷积神经网络; 将剪裁得到的框图送入所述编码器得到embedding,通过所述解码器将embedding重新解码为原图像; 设定阈值,判断原图像与框图的差异是否超过阈值,若超过,则所述包围框中的图像不属于建筑物,剔除该所述包围框,否则保留所述包围框; S24.将步骤S23保留的所述包围框作为segmentanything模型的提示词,使用segmentanything模型得到代表建筑物实例分割结果的掩膜多边形,提取掩膜多边形的顶点坐标; S3、构建人机交互接口,获取用户输入,所述用户输入包括对S24得到的掩膜多边形的顶点坐标进行微调后的顶点坐标和用户对于掩膜多边形所覆盖区域不属于建筑物的错误标注信息; S4、基于微调后的顶点坐标得到以像素为单位的面积; S5、获取像素与实际长度的比例尺,将以像素为单位的面积转换为实际面积输出。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术,可联系本专利的申请人或专利权人杭州电子科技大学,其通讯地址为:310018 浙江省杭州市钱塘区白杨街道2号大街1158号;或者联系龙图腾网官方客服,联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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