-
题名多种混合格式CAD水深数据的智能识别提取
- 1
-
-
作者
刘小喜
何易
-
机构
生态环境部太湖流域东海海域生态环境监督管理局生态环境监测与科学研究中心
浙江大学海洋学院
-
出处
《上海国土资源》
2024年第2期157-160,170,共5页
-
基金
国家重点研发计划项目(2023YFC3208501-1)。
-
文摘
在CAD水深测量成果图中,水深往往以分离的文本方式标注,其整数、小数、小数点、负号等各部分相互分离且形式多样,这给水深信息提取工作带来了很大的困难。本文基于空间数据关联规则挖掘思想,建立空间布局拓扑表,采用人工神经网络学习和分类识别方法,智能识别和提取水深数据。此方法无需预先指定格式及其他参数,创新性实现了多种混合格式水深数据的自动化、智能化识别提取,且准确率高、速度快,在工程领域具有一定应用前景和推广价值。
-
关键词
水深数据识别
模式识别
BP神经网络
CAD水深测图
海图水深
-
Keywords
water depth recognition
pattern recognition
BPNN
CAD bathymetric map
chart depth
-
分类号
P209
[天文地球—测绘科学与技术]
TP391.1
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
-