基于改进Mask R-CNN的3D建筑物综合方法和装置

本发明提供一种基于改进的Mask R‑CNN的3D建筑物综合方法和装置。该方法包括：对Mask R‑CNN的预测头进行扩展，得到改进后的Mask R‑CNN网络；扩展后的预测头包括屋顶类型分类分支、综合形状回归分支、掩膜预测分支、角度分类分支和角度定位回归分支；获取3D建筑物数据集并生成3D建筑物数据集的3D综合标签，以构成训练数据集；使用训练数据集对改进后的Mask R‑CNN网络进行训练，得到综合后屋顶足迹预测模型；获取待综合3D建筑物数据并生成待综合3D建筑物的屋顶足迹，将待综合3D建筑物的屋顶足迹输入至预测模型，得到待综合3D建筑物的综合后屋顶足迹；计算待综合3D建筑物的屋顶高度信息，根据待综合3D建筑物的综合后屋顶足迹和屋顶高度信息得到综合后的3D建筑物。