基于Mask R-CNN的航拍图建筑物检测和分割方法及装置

摘要

本发明涉及人工智能检测技术领域，具体涉及一种基于Mask R‑CNN的航拍图建筑物检测和分割方法及装置，其中，该方法首先获取城镇建筑物的航拍图像，将航拍图像中的建筑物对象的轮廓进行标注，建立训练集和测试集数据，并且利用非随机掩盖数据增强方式增强训练数据集；构造航拍图建筑物检测和分割网络；用训练数据集对该网络进行训练，并且通过测试集数据对训练好的分割模型进行测试和性能评估，得到最终的航拍图建筑物分割模型；将所获模型应用于用户需要进行处理的建筑物航拍图，得到最终的建筑物航拍图分割图。本发明使用深度学习方法，提高了速度和效率，并且应用迁移学习和非随机掩盖的数据增强方法，提高模型的分割准确度和鲁棒性。