典型建筑物群组模式的空间图卷积模型DGCNN识别方法

建筑物群组模式的识别是建筑物综合的重要步骤,高效的建筑物群组模式识别方法能有效提升地图自动综合的质量。建筑物群组模式的识别目前主要包括几何方法和传统的机器学习方法两种,存在规则定义复杂、特征工程庞大等缺点。图卷积神经网络方法克服了传统方法的局限性,已成功地应用于建筑物的模式分析。然而,目前使用图卷积进行建筑物群组多模式识别的相关研究较少,且已有的图卷积大多基于谱域图卷积,对空间局部信息考虑不足。引入空间图卷积模型DGCNN(deep graph convolutional neural network)进行建筑物群组的多模式识别,首先聚类建筑物数据形成群组,并构建建筑物群组的几何模型;然后定义建筑物的特征向量,建立建筑物群组的图结构;最后将图结构输入DGCNN模型训练,得到建筑物群组模式。结果发现,该模型在训练集的精度达到97.60%,测试集的精度达到95%,优于谱域图卷积方法,能有效用于建筑物群组模式分类。