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龙图腾网恭喜北京观微科技有限公司申请的专利建筑物顶面识别方法和装置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：CN119339256B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-29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：202411877331.3，技术领域涉及：G06V20/13；该发明授权建筑物顶面识别方法和装置是由易敏;赵文豪;王新贺;唐德瑾;汪磊;吕亚龙;韩亚杰;宁子凡设计研发完成，并于2024-12-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本建筑物顶面识别方法和装置在说明书摘要公布了：本发明提供一种建筑物顶面识别方法和装置，涉及遥感影像处理技术领域，该方法包括：获取目标区域的第一高分二号影像；第一高分二号影像为亚米级分辨率的卫星影像，目标区域中包含目标建筑物；对第一高分二号影像进行分块，得到多个第一分块影像；将各第一分块影像输入至建筑物识别模型中，识别得到目标建筑物的单波段二值影像；建筑物识别模型为利用高分二号影像数据集对初始语义分割模型进行训练后得到的，初始语义分割模型为深度学习模型；对目标建筑物的单波段二值影像进行规整处理，得到目标建筑物的顶面矢量图斑。本发明实现了快速精准地提取建筑物顶面，识别结果可观可靠。

本发明授权建筑物顶面识别方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种建筑物顶面识别方法，其特征在于，包括：获取目标区域的第一高分二号影像；所述第一高分二号影像为亚米级分辨率的卫星影像，目标区域中包含目标建筑物；对所述第一高分二号影像进行分块，得到多个第一分块影像；将各所述第一分块影像输入至建筑物识别模型中，识别得到所述目标建筑物的单波段二值影像；所述建筑物识别模型为利用高分二号影像数据集对初始语义分割模型进行训练后得到的，所述初始语义分割模型为深度学习模型；所述建筑物识别模型为SegFormer模型；对所述目标建筑物的单波段二值影像进行规整处理以提高建筑物顶面识别的准确度，得到所述目标建筑物的顶面矢量图斑；所述对所述目标建筑物的单波段二值影像进行规整处理，得到所述目标建筑物的顶面矢量图斑，包括：对所述目标建筑物的单波段二值影像进行矢量化，得到多个矢量图斑；对各所述矢量图斑进行规整处理，得到所述目标建筑物的顶面矢量图斑；所述对各所述矢量图斑进行规整处理，得到所述目标建筑物的顶面矢量图斑，包括：对各所述矢量图斑进行图斑边界点抽稀，得到抽稀后的各个矢量图斑，以使抽稀后的各所述矢量图斑中图斑中间的空洞已自动补齐；根据最小角度阈值或最小面积阈值，筛选去除抽稀后的各所述矢量图斑中的异常矢量图斑；所述异常矢量图斑为抽稀后的各所述矢量图斑中图斑角度的值小于所述最小角度阈值的矢量图斑或抽稀后的各所述矢量图斑中面积小于所述最小面积阈值的矢量图斑；确定抽稀后的各所述矢量图斑对应的图斑主方向，并根据各所述矢量图斑对应的图斑主方向对抽稀后的各所述矢量图斑进行边界规整，得到边界规整化后的各矢量图斑；根据边长阈值，对边界规整化后的各所述矢量图斑进行短边去除，得到所述目标建筑物的顶面矢量图斑。

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