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龙图腾网获悉浪潮电子信息产业股份有限公司申请的专利一种建筑物矢量轮廓图绘制方法、装置、设备及介质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：CN114998379B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-19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：202210725389.0，技术领域涉及：G06T7/181；该发明授权一种建筑物矢量轮廓图绘制方法、装置、设备及介质是由黄伟;阚宏伟;王彦伟;朱克峰设计研发完成，并于2022-06-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种建筑物矢量轮廓图绘制方法、装置、设备及介质在说明书摘要公布了：本申请公开了一种建筑物矢量轮廓图绘制方法、装置、设备及介质，涉及人工智能与深度神经网络领域，包括：获取建筑物图像，并对所述建筑物图像进行图像处理，以得到所述建筑物图像的特征图；对所述特征图进行初始化操作，以得到初始化特征图，并对所述特征图进行边缘检测处理，以得到处理后特征图；调用第一损失函数对所述初始化特征图和所述处理后特征图进行第一次训练，以得到概率图，调用第二损失函数并利用预先建立的循环神经网络，对所述概率图进行第二次训练，以得到所述建筑物图像的矢量轮廓图。通过本申请的上述技术方案，能够有效提升增加建筑物矢量轮廓图绘制的准确性，提高建筑物矢量轮廓图绘制的效率。

本发明授权一种建筑物矢量轮廓图绘制方法、装置、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种建筑物矢量轮廓图绘制方法，其特征在于，包括： 获取建筑物图像，并对所述建筑物图像进行图像处理，以得到所述建筑物图像的特征图； 对所述特征图进行初始化操作，以得到初始化特征图，并对所述特征图进行边缘检测处理，以得到处理后特征图； 调用第一损失函数对所述初始化特征图和所述处理后特征图进行第一次训练，以得到概率图，调用第二损失函数并利用预先建立的循环神经网络，对所述概率图进行第二次训练，以得到所述建筑物图像的矢量轮廓图； 其中，所述概率图为对第一初始化子特征图、第二初始化子特征图及处理后特征图进行针对边缘像素检测的第一次训练后得到的概率图；所述处理后特征图通过利用RCF对特征图进行处理后得到的，所述第一初始化子特征图通过利用掩膜分支对特征图进行语义分割操作后得到，所述第二初始化子特征图通过利用全卷积神经网络中的目标检测框回归分支、目标物体分类分支对特征图进行处理后得到； 所述方法还包括：分别确定出针对实例掩膜分支的损失函数、针对目标检测框回归分支、针对目标物体分类分支的损失函数及针对边缘检测处理的损失函数，以得到第一损失函数； 第一损失函数具体公式如下： ； 其中，为目标物体分类分支处理过程中产生的损失函数，为目标检测框回归分支过程中产生的损失函数，为语义分割过程中产生的损失函数，为边缘检测过程中产生的损失函数； 获取建筑物图像，并对建筑物图像进行图像处理，以得到建筑物图像的特征图，包括：通过卷积神经网络的主干网络获取建筑物图像；利用区域提议网络和感兴趣区域特征对齐层获取建筑物图像，并对建筑物图像进行图像处理，得到固定大小的建筑物图像的特征图； 调用第一损失函数对初始化特征图和处理后特征图进行第一次训练，将第二初始化子特征图按照预设缩放尺度对卷积特征进行截取，得到截取后携带检测框的特征图，然后将截取后携带检测框的特征图和处理后特征图进行拼接，并结合第一初始化子特征图确定出概率图，然后调用第二损失函数并利用预先建立的循环神经网络，对概率图进行第二次训练，得到建筑物图像的矢量轮廓图。

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