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公开(公告)号：CN119904508A
公开(公告)日：2025-04-29
申请号：CN202510389444.7
申请日：2025-03-31
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06T7/62 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于小波变换与卷积神经网络的建筑物高度预测方法，属于建筑物测量技术领域。本发明首先利用卫星光学图像和合成孔径雷达图像构建数据集；然后结合小波变换和卷积神经网络构建初始建筑物高度预测模型；再利用训练集和标签对初始建筑物高度预测模型进行训练；最后利用目标建筑物高度预测模型预测建筑物的高度。本发明将小波变换融入卷积神经网络，捕获图像的四个不同频率信息，充分利用图像的高频和低频信息，增强建筑物特征的表达，并且利用卷积神经网络对建筑物高度识别能力，进一步提高了建筑物高度预测的准确度。
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