长江信息通信杂志

摘要：针对无人机影像中建筑物受复杂背景与噪声干扰导致提取精度不高,存在提取失败的问题,提出了一种优化Mask R-CNN的无人机影像建筑物提取方法。在特征提取网络中引入CBAM注意力机制,分别在通道和空间两个维度上增强模型对建筑物关键特征信息的提取能力,并采用Soft-NMS算法改进原NMS算法,减少建筑物的漏检问题。在无人机影像建筑物数据集上的实验结果表明,优化Mask R-CNN模型在分割与检测精度上均有所提高,与原Mask R-CNN模型相比分别提高了2.3%和3.4%,且对建筑物提取失败的情况有明显改善,具有良好的建筑物实例提取性能。

关键词： 无人机影像;建筑物提取;MaskR-CNN;CBAM注意力机制;Soft-NMS算法;

DOI： 10.20153/j.issn.2096-9759.2026.06.008

专辑： 信息科技;基础科学

专题： 自然地理学和测绘学;计算机软件及计算机应用;自动化技术

分类号： TP391.41;TP18;P23