深度学习在无人机影像建筑物轮廓提取中的应用研究

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摘要：为解决无人机影像中建筑物轮廓提取的技术难点，文章提出一种基于深度学习的建筑物轮廓提取方法。通过结合高分辨率无人机影像数据，应用U-Net、Mask R-CNN及DeepLabV3+等深度学习模型，对轮廓提取的边界精度、召回率及综合性能进行全面对比分析。实验结果显示，DeepLabV3+的F1分数在不同时间段均超过92%，显著优于Canny边缘检测方法（最高76.2%） 。（剩余5777字）

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