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龙图腾网获悉中国地质大学(武汉)申请的专利一种高分辨率遥感影像建筑物矢量轮廓数据提取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：CN116682021B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-22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：202310578057.9，技术领域涉及：G06V20/13；该发明授权一种高分辨率遥感影像建筑物矢量轮廓数据提取方法是由江宝得;巫勇;王淼设计研发完成，并于2023-05-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种高分辨率遥感影像建筑物矢量轮廓数据提取方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种高分辨率遥感影像建筑物矢量轮廓数据提取方法，旨在从高分辨率遥感影像中直接提取建筑物边缘规整的矢量轮廓数据。主要采用多任务分割模型预测建筑物掩膜、建筑物顶点概率分布和建筑物顶点角度，然后根据这些输出得出粗略的建筑物矢量轮廓结果并构建建筑物矢量轮廓特征数据，进一步利用基于图注意力网络的矢量优化模块优化前置网络的粗略矢量轮廓结果，得到最终规整的建筑物矢量轮廓数据。本发明简单易行，能够实现直接从遥感影像中提取建筑物矢量轮廓数据，不需要人工干预，得出规整的建筑物矢量轮廓结果。

本发明授权一种高分辨率遥感影像建筑物矢量轮廓数据提取方法在权利要求书中公布了：1.一种高分辨率遥感影像建筑物矢量轮廓数据提取方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1、获取原始遥感影像图像和对应的矢量轮廓标签数据构成训练数据集，然后根据矢量标签数据生成对应的掩膜标签、顶点标签和角度标签； 步骤2、建立基于图注意力网络的高分辨率遥感影像建筑物矢量轮廓提取模型，从训练数据集中选取训练数据，将训练数据和对应的掩膜标签、顶点标签和角度标签输入基于图注意力网络的高分辨率遥感影像建筑物矢量轮廓提取模型； 所述基于图注意力网络的高分辨率遥感影像建筑物矢量轮廓提取模型包括多任务分割模型、粗略的建筑物边缘矢量轮廓构建模块和基于图注意力的建筑物矢量轮廓优化模块，所述多任务分割模型用于根据建筑物的掩膜标签、顶点标签和角度标签同时获取建筑物边缘矢量角度方向特征Oangle、建筑物掩膜特征Omask和建筑物顶点分布特征Over；所述粗略的建筑物边缘矢量轮廓构建模块用于采用基于边缘矢量顶点和角度方向采样的方法，根据建筑物边缘矢量角度方向特征Oangle、建筑物掩膜特征Omask和建筑物顶点分布特征Over获取粗略的建筑物矢量轮廓结果Pboundary；所述基于图注意力的建筑物矢量轮廓优化模块用于对粗略的建筑物矢量轮廓结果Pboundary进行优化，去除冗余的坐标点，使矢量结果更加规整，得到最终优化后的建筑物矢量轮廓坐标集合P； 步骤3、根据得到的建筑物矢量轮廓坐标集合P和训练标签，利用损失函数计算损失值，通过重复进行步骤2对基于图注意力网络的高分辨率遥感影像建筑物矢量轮廓提取模型进行训练，调整模型参数，直到损失函数最小化后，模型训练完毕，得到最终的基于图注意力网络的高分辨率遥感影像建筑物矢量轮廓提取模型； 步骤4、根据最终的基于图注意力网络的高分辨率遥感影像建筑物矢量轮廓提取模型对遥感影像进行建筑物矢量提取。

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中国地质大学(武汉)，其通讯地址为：430074 湖北省武汉市洪山区鲁磨路388号中国地质大学（武汉）；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”。