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龙图腾网获悉中国地质大学(武汉)申请的专利一种遥感影像矢量轮廓提取方法、系统、存储介质、设备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：CN117496183B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-08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：202311604859.9，技术领域涉及：G06V10/44；该发明授权一种遥感影像矢量轮廓提取方法、系统、存储介质、设备是由胡安娜;苗宇阳;徐永洋;吴亮;谢忠设计研发完成，并于2023-11-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种遥感影像矢量轮廓提取方法、系统、存储介质、设备在说明书摘要公布了：本发明公开一种遥感影像矢量建筑物轮廓提取方法，构建建筑物矢量轮廓提取模型，通过特征金字塔网络得到多维度特征图，区域建议网络生成建筑物位置坐标，Transformer网络生成整体轮廓特征、角点特征和边特征，三个特征通过相关损失函数进行约束，通过角点特征得到点坐标，将角点特征、边特征和点坐标结合输入RNN模块得到下一个节点的位置特征，下一个节点的位置特征和整体轮廓特征的傅里叶形状描述子特征融合，并迭代得到整体矢量轮廓信息。本发明可以改善遥感影像中建筑物屋脊线的误判现象，有效约束不完整的建筑物形状，以减少建筑物轮廓中出现的拓扑错误，减少建筑物边缘点提取过程中的错误。

本发明授权一种遥感影像矢量轮廓提取方法、系统、存储介质、设备在权利要求书中公布了：1.一种遥感影像矢量建筑物轮廓提取方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、获取建筑物遥感影像，并将遥感影像划分为训练数据集和测试数据集，所述训练数据集包括遥感影像和建筑物角点坐标信息，所述测试数据集包括遥感影像； S2、构建建筑物矢量轮廓提取模型，所述模型包括特征金字塔网络、区域建议网络、Transformer网络、循环神经网络、傅里叶变换模块、特征融合模块； S3、使用训练数据集对所述模型进行训练，得到建筑物的轮廓信息，以优化轮廓信息中的损失函数为目标，不断迭代模型中的参数，直至建筑物矢量轮廓提取模型收敛，得到训练后的建筑物矢量轮廓提取模型，具体为： S31、将训练数据集输入特征金字塔网络中，得到整张遥感影像的多维度特征图； S32、将所述多维度特征图输入到区域建议网络中，生成遥感影像中建筑物的位置坐标； S33、将单个建筑物的位置坐标输入Transformer网络，生成建筑物的初步轮廓信息，包括：细节化的建筑物整体轮廓特征、建筑物关键角点特征和建筑物边缘特征； S34、将关键角点特征中最大值点作为建筑物边缘的起始角点，得到点坐标，将所述点坐标、建筑物关键角点特征、建筑物边缘特征输入到循环神经网络中，得到下一个节点的位置特征； S35、将建筑物整体轮廓特征输入傅里叶变换模块，建筑物整体轮廓特征被转化为边界点坐标，并进行傅里叶变换，得到傅里叶形状描述子特征； S36、将步骤S34得到的下一个节点的位置特征和步骤S35得到的傅里叶形状描述子特征输入特征融合模块，生成下一个节点坐标，通过不断的迭代逐个生成建筑物边缘角点，形成完整的建筑物轮廓信息，其中形成完整的建筑物轮廓信息通过矢量轮廓优化损失函数进行约束； S4、将测试数据集输入训练后的建筑物矢量轮廓提取模型，得到建筑物的矢量轮廓信息。

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：430000 湖北省武汉市洪山区鲁磨路388号；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”。

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