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街道网作为城市的骨架,其模式识别对于城市景观分析、市政规划、交通流量分析等都具有重要作用,是综合了道路几何特征、语义特征及上下文关系的智能识别问题。道路网模式识别目前主要是基于边-节点的图结构和道路网眼的多边形群结构两种模型,运用相关几何度量和统计指标通过模式识别规则探测获得。由于道路模式表达受人的空间认知、视觉心理影响,具有一定的不确定性和复杂性,基于规则推理与统计分析的方法很难获得与人工判断相一致的结果。在人工智能技术的驱动下,引入一种图结构上的深度学习模型,即图卷积网络,用于识别道路网正交网格