JP2019028657A - 建物領域抽出用の学習済みモデル - Google Patents
建物領域抽出用の学習済みモデル Download PDFInfo
- Publication number
- JP2019028657A JP2019028657A JP2017146451A JP2017146451A JP2019028657A JP 2019028657 A JP2019028657 A JP 2019028657A JP 2017146451 A JP2017146451 A JP 2017146451A JP 2017146451 A JP2017146451 A JP 2017146451A JP 2019028657 A JP2019028657 A JP 2019028657A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- building
- layer
- convolution
- feature extraction
- image
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
- 238000000605 extraction Methods 0.000 title claims abstract description 60
- 238000013528 artificial neural network Methods 0.000 claims abstract description 4
- 230000007423 decrease Effects 0.000 claims abstract description 4
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims description 55
- 238000012549 training Methods 0.000 claims description 20
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims description 5
- 239000010410 layer Substances 0.000 description 141
- 238000013527 convolutional neural network Methods 0.000 description 38
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 25
- 238000003860 storage Methods 0.000 description 18
- 238000000034 method Methods 0.000 description 16
- 238000013461 design Methods 0.000 description 9
- 238000011176 pooling Methods 0.000 description 8
- 230000006870 function Effects 0.000 description 6
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 5
- 230000008569 process Effects 0.000 description 5
- 239000000284 extract Substances 0.000 description 4
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 description 2
- 238000009826 distribution Methods 0.000 description 2
- ORILYTVJVMAKLC-UHFFFAOYSA-N Adamantane Natural products C1C(C2)CC3CC1CC2C3 ORILYTVJVMAKLC-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 230000003044 adaptive effect Effects 0.000 description 1
- 230000002776 aggregation Effects 0.000 description 1
- 238000004220 aggregation Methods 0.000 description 1
- 230000008859 change Effects 0.000 description 1
- 238000010276 construction Methods 0.000 description 1
- 238000005520 cutting process Methods 0.000 description 1
- 238000013016 damping Methods 0.000 description 1
- 230000010339 dilation Effects 0.000 description 1
- 238000011478 gradient descent method Methods 0.000 description 1
- 238000003384 imaging method Methods 0.000 description 1
- 238000010348 incorporation Methods 0.000 description 1
- 238000010801 machine learning Methods 0.000 description 1
- 238000012423 maintenance Methods 0.000 description 1
- 238000005457 optimization Methods 0.000 description 1
- 230000004044 response Effects 0.000 description 1
- 239000002344 surface layer Substances 0.000 description 1
Images
Landscapes
- Image Processing (AREA)
- Image Analysis (AREA)
Abstract
Description
図1は実施形態に係る学習装置1の概略の構成を示すブロック図である。学習装置1は、入力部10、記憶部11、処理部12及び出力部13を含んで構成される。入力部10、記憶部11及び出力部13は処理部12と接続される。
図10は、実施形態に係る建物領域抽出装置2の概略の構成を示すブロック図である。建物領域抽出装置2は、入力部20、記憶部21、処理部22及び出力部23を含んで構成される。入力部20、記憶部21及び出力部23は処理部22と接続される。
Claims (2)
- 地表上の処理対象領域を上空から撮影した画像に基づいて、前記処理対象領域における建物が存在する建物領域を抽出するよう、コンピュータを機能させるための学習済みモデルであって、
前記画像を入力層とし、それぞれ拡張畳み込み演算(dilated convolution)を行う畳み込み層であって拡張係数(dilation factor)が異なる複数種類の畳み込み層を積み重ねた特徴抽出層を有し、前記建物の存在確率を画素値とする建物確率画像を出力するニューラルネットワークで構成され、
前記特徴抽出層は、前記入力層に続く複数の前記畳み込み層であって、当該畳み込み層の並び順に従って前記拡張係数が当該特徴抽出層における最大値まで増加するフロントエンド部と、前記フロントエンド部に続く複数の前記畳み込み層であって当該畳み込み層の並び順に従って前記拡張係数が減少する局所特徴抽出部とを含み、
前記画像に関する訓練用画像データと当該訓練用画像データに対する前記建物確率画像の正解データとを用いて前記各畳み込み層の畳み込み演算の重みパラメータが学習された、建物領域抽出用の学習済みモデル。 - 請求項1に記載の学習済みモデルにおいて、
前記最大値をj(jは3以上の自然数である。)として、
前記フロントエンド部は、1乃至jそれぞれを前記拡張係数とするj種類の前記畳み込み層を含み、
前記局所特徴抽出部は、1乃至j−1それぞれを前記拡張係数とするj−1種類の前記畳み込み層を含むこと、
を特徴とする学習済みモデル。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2017146451A JP7048225B2 (ja) | 2017-07-28 | 2017-07-28 | 建物領域抽出用の学習済みモデル |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2017146451A JP7048225B2 (ja) | 2017-07-28 | 2017-07-28 | 建物領域抽出用の学習済みモデル |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JP2019028657A true JP2019028657A (ja) | 2019-02-21 |
JP7048225B2 JP7048225B2 (ja) | 2022-04-05 |
Family
ID=65478452
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2017146451A Active JP7048225B2 (ja) | 2017-07-28 | 2017-07-28 | 建物領域抽出用の学習済みモデル |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JP7048225B2 (ja) |
Cited By (13)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN110516539A (zh) * | 2019-07-17 | 2019-11-29 | 苏州中科天启遥感科技有限公司 | 基于对抗网络的遥感影像建筑物提取方法、系统、存储介质及设备 |
WO2020208899A1 (ja) * | 2019-04-08 | 2020-10-15 | 株式会社日立ハイテク | 画像処理装置、自動分析システム及び画像処理方法 |
CN112052783A (zh) * | 2020-09-02 | 2020-12-08 | 中南大学 | 一种结合像素语义关联和边界注意的高分影像弱监督建筑物提取方法 |
JP2021005301A (ja) * | 2019-06-27 | 2021-01-14 | 株式会社パスコ | 建物抽出処理装置及びプログラム |
CN112241659A (zh) * | 2019-07-17 | 2021-01-19 | 杭州海康威视数字技术股份有限公司 | 违章建筑的检测装置和检测方法以及终端设备 |
CN112800915A (zh) * | 2021-01-20 | 2021-05-14 | 北京百度网讯科技有限公司 | 建筑物变化检测方法、装置、电子设备以及存储介质 |
WO2021166555A1 (ja) * | 2020-02-17 | 2021-08-26 | 株式会社神戸製鋼所 | 自動溶接システム、自動溶接方法、学習装置、学習済みモデルの生成方法、学習済みモデル、推定装置、推定方法、及びプログラム |
CN113807301A (zh) * | 2021-09-26 | 2021-12-17 | 武汉汉达瑞科技有限公司 | 一种新增建设用地自动提取方法及自动提取系统 |
CN113808192A (zh) * | 2021-09-23 | 2021-12-17 | 深圳须弥云图空间科技有限公司 | 一种户型图生成方法、装置、设备及存储介质 |
JP2022501749A (ja) * | 2019-05-07 | 2022-01-06 | コンテック カンパニー リミテッドContec Co., Ltd. | 衛星画像を利用した活用サービスの提供装置及び方法 |
CN113963177A (zh) * | 2021-11-11 | 2022-01-21 | 电子科技大学 | 一种基于cnn的建筑物掩膜轮廓矢量化的方法 |
CN114897752A (zh) * | 2022-05-09 | 2022-08-12 | 四川大学 | 一种基于深度学习的单透镜大景深计算成像系统及方法 |
CN113807301B (zh) * | 2021-09-26 | 2024-06-07 | 武汉汉达瑞科技有限公司 | 一种新增建设用地自动提取方法及自动提取系统 |
Citations (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2013012034A (ja) * | 2011-06-29 | 2013-01-17 | Kyoto Univ | 領域抽出方法、領域抽出プログラム及び領域抽出装置 |
-
2017
- 2017-07-28 JP JP2017146451A patent/JP7048225B2/ja active Active
Patent Citations (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2013012034A (ja) * | 2011-06-29 | 2013-01-17 | Kyoto Univ | 領域抽出方法、領域抽出プログラム及び領域抽出装置 |
Non-Patent Citations (2)
Title |
---|
FISHER YU, VLADLEN KOLTUN, THOMAS FUNKHOUSER: "Dilated Residual Networks", 2017 IEEE CONFERENCE ON COMPUTER VISION AND PATTERN RECOGNITION, JPN6021030134, 26 July 2017 (2017-07-26), US, ISSN: 0004566371 * |
藤田 藍斗、今泉 友之、彦坂 修平: "CNNを用いた高空間解像度衛星画像からの地物抽出", 一般社団法人 人工知能学会 第30回全国大会論文集CD−ROM [CD−ROM] 2016年度 人工, JPN6021030135, 9 June 2016 (2016-06-09), JP, ISSN: 0004566370 * |
Cited By (22)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
WO2020208899A1 (ja) * | 2019-04-08 | 2020-10-15 | 株式会社日立ハイテク | 画像処理装置、自動分析システム及び画像処理方法 |
JP2020173101A (ja) * | 2019-04-08 | 2020-10-22 | 株式会社日立ハイテク | 画像処理装置、自動分析システム及び画像処理方法 |
JP7320972B2 (ja) | 2019-04-08 | 2023-08-04 | 株式会社日立ハイテク | 画像処理装置、自動分析システム及び画像処理方法 |
JP2022501749A (ja) * | 2019-05-07 | 2022-01-06 | コンテック カンパニー リミテッドContec Co., Ltd. | 衛星画像を利用した活用サービスの提供装置及び方法 |
JP2021005301A (ja) * | 2019-06-27 | 2021-01-14 | 株式会社パスコ | 建物抽出処理装置及びプログラム |
CN110516539A (zh) * | 2019-07-17 | 2019-11-29 | 苏州中科天启遥感科技有限公司 | 基于对抗网络的遥感影像建筑物提取方法、系统、存储介质及设备 |
CN112241659A (zh) * | 2019-07-17 | 2021-01-19 | 杭州海康威视数字技术股份有限公司 | 违章建筑的检测装置和检测方法以及终端设备 |
CN112241659B (zh) * | 2019-07-17 | 2024-05-17 | 杭州海康威视数字技术股份有限公司 | 违章建筑的检测装置和检测方法以及终端设备 |
WO2021166555A1 (ja) * | 2020-02-17 | 2021-08-26 | 株式会社神戸製鋼所 | 自動溶接システム、自動溶接方法、学習装置、学習済みモデルの生成方法、学習済みモデル、推定装置、推定方法、及びプログラム |
JP2021126693A (ja) * | 2020-02-17 | 2021-09-02 | 株式会社神戸製鋼所 | 自動溶接システム、溶接方法、学習装置、学習済みモデルの生成方法、学習済みモデル、推定装置、推定方法、及びプログラム |
JP7321953B2 (ja) | 2020-02-17 | 2023-08-07 | 株式会社神戸製鋼所 | 自動溶接システム、溶接方法、学習装置、学習済みモデルの生成方法、学習済みモデル、推定装置、推定方法、及びプログラム |
CN112052783A (zh) * | 2020-09-02 | 2020-12-08 | 中南大学 | 一种结合像素语义关联和边界注意的高分影像弱监督建筑物提取方法 |
CN112052783B (zh) * | 2020-09-02 | 2024-04-09 | 中南大学 | 一种结合像素语义关联和边界注意的高分影像弱监督建筑物提取方法 |
CN112800915B (zh) * | 2021-01-20 | 2023-06-27 | 北京百度网讯科技有限公司 | 建筑物变化检测方法、装置、电子设备以及存储介质 |
CN112800915A (zh) * | 2021-01-20 | 2021-05-14 | 北京百度网讯科技有限公司 | 建筑物变化检测方法、装置、电子设备以及存储介质 |
CN113808192A (zh) * | 2021-09-23 | 2021-12-17 | 深圳须弥云图空间科技有限公司 | 一种户型图生成方法、装置、设备及存储介质 |
CN113808192B (zh) * | 2021-09-23 | 2024-04-09 | 深圳须弥云图空间科技有限公司 | 一种户型图生成方法、装置、设备及存储介质 |
CN113807301A (zh) * | 2021-09-26 | 2021-12-17 | 武汉汉达瑞科技有限公司 | 一种新增建设用地自动提取方法及自动提取系统 |
CN113807301B (zh) * | 2021-09-26 | 2024-06-07 | 武汉汉达瑞科技有限公司 | 一种新增建设用地自动提取方法及自动提取系统 |
CN113963177A (zh) * | 2021-11-11 | 2022-01-21 | 电子科技大学 | 一种基于cnn的建筑物掩膜轮廓矢量化的方法 |
CN114897752B (zh) * | 2022-05-09 | 2023-04-25 | 四川大学 | 一种基于深度学习的单透镜大景深计算成像系统及方法 |
CN114897752A (zh) * | 2022-05-09 | 2022-08-12 | 四川大学 | 一种基于深度学习的单透镜大景深计算成像系统及方法 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
JP7048225B2 (ja) | 2022-04-05 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
JP2019028657A (ja) | 建物領域抽出用の学習済みモデル | |
CN111914795B (zh) | 一种航拍图像中旋转目标检测方法 | |
CN111640125B (zh) | 基于Mask R-CNN的航拍图建筑物检测和分割方法及装置 | |
US7162071B2 (en) | Progressive self-learning defect review and classification method | |
JP6192271B2 (ja) | 画像処理装置、画像処理方法及びプログラム | |
DE112016004535T5 (de) | Universelles Übereinstimmungsnetz | |
JP5777367B2 (ja) | パターン識別装置、パターン識別方法及びプログラム | |
CN107464217B (zh) | 一种图像处理方法及装置 | |
JP7096034B2 (ja) | 建築物抽出システム | |
CN107506792B (zh) | 一种半监督的显著对象检测方法 | |
CN111640116B (zh) | 基于深层卷积残差网络的航拍图建筑物分割方法及装置 | |
CN111652297B (zh) | 用于图像检测模型训练的故障图片生成方法 | |
CN112580662A (zh) | 一种基于图像特征识别鱼体方向的方法及系统 | |
JPWO2020059446A1 (ja) | 学習装置及び学習方法 | |
KR101917525B1 (ko) | 문자열 식별 방법 및 장치 | |
CN115147488A (zh) | 一种基于密集预测的工件位姿估计方法与抓取系统 | |
CN113962917A (zh) | 一种基于掩膜的数据增强方法 | |
CN111160372B (zh) | 一种基于高速卷积神经网络的大目标识别方法 | |
JP7096033B2 (ja) | 建築物抽出システム | |
JP7398938B2 (ja) | 情報処理装置およびその学習方法 | |
CN117078919A (zh) | 检测框的外扩方法及装置 | |
CN116129039A (zh) | 一种输电线路的三维点云生成方法、装置及存储介质 | |
CN110059742A (zh) | 基于深度学习的安全护具穿戴识别方法及设备 | |
JP4983682B2 (ja) | オブジェクト検出方法、オブジェクト検出装置、オブジェクト検出プログラムおよび印刷装置 | |
CN109859118B (zh) | 一种基于四叉树的有效镶嵌多边形优化去除云覆盖区域的方法和系统 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20200622 |
|
A977 | Report on retrieval |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007 Effective date: 20210715 |
|
A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20210810 |
|
A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20211005 |
|
TRDD | Decision of grant or rejection written | ||
A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 20220315 |
|
A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20220324 |
|
R150 | Certificate of patent or registration of utility model |
Ref document number: 7048225 Country of ref document: JP Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 |