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龙图腾网获悉武汉大学申请的专利一种建筑物屋顶结构矢量化推理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：CN120673264B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-31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：202511173057.6，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权一种建筑物屋顶结构矢量化推理方法是由郑先伟;路紫琼;马启源;熊汉江设计研发完成，并于2025-08-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种建筑物屋顶结构矢量化推理方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种建筑物屋顶结构矢量化推理方法，属于计算机视觉技术领域。其中方法包括：通过预先训练完成的建筑物语义分割模型对航空影像中的建筑物进行提取，获取建筑物的语义分割结果，根据建筑物的语义分割结果对航空影像进行剪裁与填充，获取多个包含单体建筑物的子影像；将子影像输入预先训练完成的屋顶结构矢量化感知模型，获得单体建筑物屋顶结构矢量化拓扑图并将其合并。本发明在语义提取阶段利用软掩码滤波扩大空间域卷积的感受野，增强对不同大小和形状的建筑物的识别和定位能力，并设计语义边缘信号传递的解码器模块，通过挖掘边缘信息辅助建筑物轮廓定位与提取，提高对建筑物提取的准确性。

本发明授权一种建筑物屋顶结构矢量化推理方法在权利要求书中公布了：1.一种建筑物屋顶结构矢量化推理方法，其特征在于，包括： 通过预先训练完成的建筑物语义分割模型对航空影像中的建筑物进行提取，获取建筑物的语义分割结果，所述建筑物语义分割模型包括基于软掩码滤波的编码器模块和基于语义边缘信号传递的解码器模块； 根据建筑物的语义分割结果对所述航空影像进行剪裁与填充，获取多个包含单体建筑物的子影像； 将所述子影像输入预先训练完成的屋顶结构矢量化感知模型，获得单体建筑物屋顶结构矢量化拓扑图，所述屋顶结构矢量化感知模型包括特征提取器模块、角点生成模块和拓扑结构推理模块； 将多个所述单体建筑物屋顶结构矢量化拓扑图合并，生成所述航空影像中建筑物屋顶结构矢量化拓扑图； 其中，所述基于软掩码滤波的编码器模块包括软掩码滤波器单元和自适应特征提取器单元，获取特征图； 其中，所述基于语义边缘信号传递的解码器模块包括跨层交互单元、两个并联的CNN解码器单元以及两个并联的可变形交叉注意力解码器单元；所述解码器模块的操作包括： 将所述特征图输入一个可变形交叉注意力解码器单元，获得建筑物的边缘几何信息；将所述航空影像的初始特征图输入另一个可变形交叉注意力解码器单元，获得建筑物的高级语义信息； 将所述高级语义信息和边缘几何信息输入跨层交互单元，得到融合了建筑物边缘信息的语义特征和融合了建筑物语义信息的边缘特征； 将所述语义特征输入一个CNN解码器单元，获得建筑物的语义分割结果；将所述边缘特征输入另一个CNN解码器单元，获得建筑物的边缘提取结果。

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