基于旋转框的建筑物检测方法与应用

精准地检测建筑物目标在城市规划、灾情评估、军事侦察等方面均有重要意义。针对流行的目标检测方法采用最小包围矩形表示实例不能对多方向型的建筑物进行精确定位的问题，构建了一种端到端的基于旋转框的建筑物检测方法，所提出的方法以RoI Transformer为基础，在不同的特征提取网络上进行实验研究。研究结果表明，模型ResNet+RoI Transformer对多方向型建筑物有较好的检测结果。利用所提出的模型搭建建筑物提取原型系统，系统可以对多种配置模型进行训练，支持对任意尺寸的高分辨率遥感影像进行检测，并可将检测结果转换为矢量文件，不仅在工程上大大降低了人工矢量化带来的成本，还可以为城市规划部门提供快速、准确的建筑基础数据。