【摘 要】
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针对在符号生成环节中,用户制图参与度低,微地图制图门槛高,无法满足微地图用户人人都能制图的要求问题,该文提出一种基于深度学习的智能化快速识别符号的方法——“识图配符”。首先,小型自制数据集在预处理后,进行迁移训练,完成数据集的分类;其次,将完成分类的数据与微型符号库中的地图符号进行匹配;最后,得到相应的地图符号并应用于实际场景中,即用户可以用简易的方式(如拍照)匹配到符号库中的符号,助力用户制图。
【基金项目】
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2021年度中央引导地方科技发展资金支持项目; 甘肃省教育厅优秀研究生“创新之星”项目(2021CXZX-590); 兰州交通大学优秀平台支持项目(201806);
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针对在符号生成环节中,用户制图参与度低,微地图制图门槛高,无法满足微地图用户人人都能制图的要求问题,该文提出一种基于深度学习的智能化快速识别符号的方法——“识图配符”。首先,小型自制数据集在预处理后,进行迁移训练,完成数据集的分类;其次,将完成分类的数据与微型符号库中的地图符号进行匹配;最后,得到相应的地图符号并应用于实际场景中,即用户可以用简易的方式(如拍照)匹配到符号库中的符号,助力用户制图。实验结果表明,该方法能够完成基于图像的智能化识符任务,有助于简化面向符号的地图制图流程,在一定程度上降低了用户制图的时间成本,为后续微地图的快速简易制图提供了可行途径。
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