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公开(公告)号：CN110046572A
公开(公告)日：2019-07-23
申请号：CN201910299200.4
申请日：2019-04-15
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明请求保护一种基于深度学习的地标建筑物识别与检测方法，包括步骤：对需要识别的地标建筑物图像，输入DenseNet网络得到含有目标建筑物特征信息的特征框图，然后送入区域建议网络预测该特征框图的二元类别及目标建筑物在原图像中的坐标；接着使用RoI Align方法，将预测候选框完整地映射到特征框图上；最后这些更加精准的特征框图会进行分类和边框回归，得到不同地标建筑物的预测概率以及所在的坐标位置，通过非极大值抑制的方法将多余的候选框去除，把区域覆盖较广的图融合起来，最终实现了地标建筑物的识别与检测。本发明对地标建筑物候选框的预测更为精准，范围更大，并且对复杂环境下的地标建筑物图像也有较好的识别能力。
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