一种卷积神经网络的地图图片智能识别方法

• 作者: 刘纪平 崔腾腾 罗安
• 来源期刊: 测绘科学
• 学科: 工学
• 关键词: 互联网地图 卷积神经网络 主动学习 地图图片
• 年，卷（期）: 2019,（1）
• 所属期刊栏目: 技术创新
• 页码范围: 118-123
• 页数: 6页
• 分类号: TP391
• 语种: 中文
• DOI: 10.16251/j.cnki.1009-2307.2019.01.021

摘要

针对网络中的地图图片目前难以快速搜寻并对其进行有效标引这一问题,该文提出了使用深网搜索引擎持续获取网络图片,在标记样本较少的情况下,采用基于主动学习的样本扩容算法、基于卷积神经网络的网络地图图片自动语义标引方法,能快速、有效地识别网络中的地图图片,对地图图片的识别精度达到了93.64％,克服了采用人工方式获取样本和图片识别过于耗时费力的困难,有效解决了稀少样本下网络地图图片的智能提取难题,可为地理信息挖掘、问题地图监管等提供有效保障.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘纪平		149	1625	20.0	34.0
2	罗安		16	53	5.0	6.0
3	崔腾腾		4	6	1.0	2.0