基于深度学习的民族村寨建筑识别方法及装置

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基于深度学习的民族村寨建筑识别方法及装置
申请号:CN202511122203
申请日期:2025-08-12
公开号:CN121010891A
公开日期:2025-11-25
类型:发明专利
摘要
本发明公开了一种基于深度学习的民族村寨建筑识别方法及装置,包括:获取研究区域民族建筑的低空无人机遥感影像数据并进行预处理,获得数字正射影像;基于数字正射影像与滑动窗口法构建民族建筑样本库;基于通道注意力机制构建民族村寨建筑图像分割模型并通过民族建筑样本库进行训练;通过训练后的民族村寨建筑图像分割模型获得分割图像,基于分割图像识别民族村寨建筑。本发明有效提升了民族建筑识别的精度和效率,解决了传统方法效率低、数据采集困难的问题,显著增强了模型对民族建筑特征的提取能力,提高了识别结果的准确性和鲁棒性,为民族建筑遗产保护提供了高效技术支持。
技术关键词
建筑识别方法 图像分割模型 通道注意力机制 数字正射影像 遥感影像数据 低空无人机 倾斜摄影相机 滑动窗口方法 加权特征 滑动窗口法 建筑遗产保护 高分辨率遥感影像 编码器 样本 空间金字塔池化 识别模型训练 生成二值化 多旋翼无人机
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跨尺度特征融合 高层语义特征 解码器 资源受限平台 嵌入式视觉
刺绣数据 刺绣针法 通道注意力机制 Gabor滤波器 图片
图像增强模型 图像增强方法 微光 峰值信噪比 图像生成网络
偏移检测方法 轮廓 图像分割模型 直线 铁轨
精细化分析方法 遥感图像语义分割 遥感影像数据 可见光 解码器