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龙图腾网获悉环天智慧科技股份有限公司申请的专利基于SAM-GAN的建筑物图像分割方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN121685576B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-08发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202610194242.1，技术领域涉及：G06T7/12；该发明授权基于SAM-GAN的建筑物图像分割方法及系统是由蒋沁沂;张焰;山鑫;罗梓菲;赵凌园设计研发完成，并于2026-02-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于SAM-GAN的建筑物图像分割方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了基于SAM‑GAN的建筑物图像分割方法及系统，涉及图像数据处理技术领域。该方法包括：获取原始遥感影像，并对所述原始遥感影像进行预处理，得到预处理后的图像；根据所述预处理后的图像，基于预设的SAM‑GAN模型生成初步建筑物分割结果；所述SAM‑GAN模型包括SAM生成器和双判别器网络，所述双判别器网络用于对所述SAM生成器进行优化，所述双判别器网络是融合语义和拓扑约束的双判别器架构；对所述初步建筑物分割结果进行几何规则自适应优化的后处理，得到最终建筑物分割结果。本发明提升了建筑物图像分割结果的精确性、质量与泛化能力。

本发明授权基于SAM-GAN的建筑物图像分割方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于SAM-GAN的建筑物图像分割方法，其特征在于，该方法包括： 获取原始遥感影像，并对所述原始遥感影像进行预处理，得到预处理后的图像； 根据所述预处理后的图像，基于预设的SAM-GAN模型生成初步建筑物分割结果；所述SAM-GAN模型包括SAM生成器和双判别器网络，所述双判别器网络用于对所述SAM生成器进行优化，所述双判别器网络是融合语义和拓扑约束的双判别器架构； 对所述初步建筑物分割结果进行几何规则自适应优化的后处理，得到最终建筑物分割结果； 所述SAM生成器包括编码器和解码器，所述编码器用于对所述预处理后的图像进行初步特征提取； 所述解码器，用于对初步提取的特征进行重构，解码输出初步建筑物分割结果；所述初步建筑物分割结果包括初步掩码、低阶语义张量与边界距离特征图； 所述编码器为ViT-H编码器，选用SAM模型公开的ViT-HTransformer结构，并冻结前10个epoch的训练； 所述解码器由SAM模型原有的3层Transformer解码器加上2层5×5深度可分离卷积层构成； 所述双判别器网络包括语义判别器与拓扑判别器，且语义判别器与拓扑判别器二者共享一个编码器； 所述语义判别器包括PatchGAN风格的真假判别头和多类语义判别头，语义判别器的输入为由初步掩码、低阶语义张量和预处理后的图像拼接而成，语义判别器的输出为真假图和语义概率； 所述拓扑判别器的输入为初步掩码和边界距离特征图，拓扑判别器的输出为拓扑等级； 所述后处理包括栅格矢量化、顶点简化、删短边、删尖角及钝角、主方向对齐和矢量栅格化； 栅格矢量化：将所述初步建筑物分割结果的初步掩码从栅格格式转换为矢量格式，得到第一中间结果； 顶点简化：基于DP算法对所述第一中间结果进行顶点简化，且简化阈值随强化学习动作接口提供的短边比例阈值动态调整，得到第二中间结果； 删短边：对所述第二中间结果进行删除短边处理，得到第三中间结果； 删尖角及钝角：利用强化学习动作接口提供的尖角阈值与钝角阈值，从所述第三中间结果中删除尖角和钝角，得到第四中间结果； 主方向对齐：基于所述第四中间结果，确定建筑物轮廓的主方向；并对多边形每条边与所述主方向的夹角进行判断和旋转调整，得到第五中间结果； 矢量栅格化：将所述第五中间结果重新栅格化为二值掩码图像，即最终建筑物分割结果； 所述短边比例阈值、尖角阈值与钝角阈值通过强化学习与元学习的几何阈值策略网络进行自动优化，包括： 构建以短边比例阈值、尖角阈值与钝角阈值形成的动作空间； 执行所述动作空间中的动作后，环境调用黑盒后处理依次执行栅格矢量化、顶点简化、删短边、删尖角及钝角、主方向对齐和矢量栅格化，得到正则化掩码； 根据所述正则化掩码，计算奖励，，其中，第一项表示多边形与真实掩码的交并比；第二项为顶点数差异惩罚，为第二项的权重参数，为顶点数，为真实标注多边形的顶点数；第三项为拓扑破坏惩罚，为第三项的权重参数；第四项为边缘方向一致性惩罚，为第四项的权重参数，为第i个角的角度值，为建筑物轮廓的主方向角，为角的个数； 采用PPO算法优化所述奖励R，使奖励R最大，得到最优的短边比例阈值、尖角阈值与钝角阈值。

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