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龙图腾网获悉理大产学研基地(深圳)有限公司申请的专利基于轮廓引导和结构注意的全卷积网络建筑物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：CN114565833B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-23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：202111610703.2，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权基于轮廓引导和结构注意的全卷积网络建筑物提取方法是由史文中;陈善雄设计研发完成，并于2021-12-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于轮廓引导和结构注意的全卷积网络建筑物提取方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于轮廓引导和结构注意的全卷积网络建筑物提取方法，所述方法包括：获取遥感图像；将所述遥感图像输入已训练的基于轮廓引导和结构注意的全卷积网络，通过基于轮廓引导和结构注意的全卷积网络输出建筑物强度图；基于阈值算法，提取所述建筑物强度图的二值图像，得到建筑物提取结果。本发明实施例的基于轮廓引导和结构注意的全卷积网络通过轮廓引导和结构注意可以更好的关注建筑物的边缘信息，从而能够提高建筑物提取边缘精度，并且具有较好的鲁棒性和实用性。

本发明授权基于轮廓引导和结构注意的全卷积网络建筑物提取方法在权利要求书中公布了：1.一种基于轮廓引导和结构注意的全卷积网络建筑物提取方法，其特征在于，所述方法包括： 获取遥感影像； 将所述遥感影像输入已训练的基于轮廓引导和结构注意的全卷积网络，通过基于轮廓引导和结构注意的全卷积网络输出建筑物强度图； 基于阈值算法，提取所述建筑物强度图的二值图像，得到建筑物提取结果； 所述基于轮廓引导和结构注意的全卷积网络包括编码器、轮廓引导模块和解码器，其中，所述编码器对输入影像降采样三次，所述轮廓引导模块包括若干残差模块，所述解码器是根据所述编码器构建的对称模块； 所述全卷积网络的训练过程包括： 通过预测建筑物强度图像和真值图像标签获取权值矩阵，所述权值矩阵的公式为：式中，abs表示绝对值操作；Nrc表示预测建筑物强度图像的像素点r,c的邻域；gij表示像素点i,j处的真值图像标签，grc表示像素点r,c处的真值图像标签； 基于所述权值矩阵，构建加权二值交叉熵损失函数；其中，所述加权二值交叉熵损失函数用于反映建筑物边界的损失函数； 基于所述权值矩阵，构建加权交并比损失函数；其中，所述加权交并比损失函数用于反映建筑物之间的重合度的损失函数； 根据所述预测建筑物强度图像和所述真值图像标签，得到结构相似性损失函数，其中，所述结构相似性损失函数用于表征建筑物结构的相似性； 将所述加权二值交叉熵损失函数、所述加权交并比损失函数和所述结构相似性损失函数相加，得到若干区域损失函数和边缘损失函数，并将若干所述区域损失函数和所述边缘损失函数进行加权求和，得到总损失函数。

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