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题名深度学习方法在地图点注记配置中的应用研究
被引量:1
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作者
李想
李宏伟
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机构
郑州大学地球科学与技术学院
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出处
《出版与印刷》
2022年第2期49-56,共8页
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基金
国家自然科学基金项目(编号45171394)
教育部产学合作协同育人项目(编号201901024025)
郑州大学高层次人才科研启动项目(编号135-32310276)。
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文摘
为提升机器地图制图的智能化程度,提高地图点注记配置的效率及质量,文章提出基于深度学习的地图点注记配置方法。首先从公开出版的地图集中获取图片构建地图点注记数据集,然后采用卷积神经网络和密集卷积网络模型,基于Tensor Flow和MXNet两种框架,对地图点注记进行类别识别和文字识别,最后根据文字识别结果进行注记位置匹配,并结合注记类别进行注记配置,以实现深度学习方法在地图点注记配置中的应用。实验结果显示,这种方法能够实现地图点注记自动化配置,有效提高地图制图注记配置效率。
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关键词
地图注记分类
深度学习
文字识别
注记配置
卷积神经网络
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Keywords
map annotation classification
deep learning
text recognition
annotation configuration
Convolutional Neural Network
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分类号
TP18
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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