[发明专利]基于深度学习的矢量曲线化简方法、模型及模型建立方法在审
| 申请号： | 202110980003.6 | 申请日： | 2021-08-25 |
| 公开（公告）号： | CN113837176A | 公开（公告）日： | 2021-12-24 |
| 发明（设计）人： | 江宝得;许少芬;巫勇;吴亮 | 申请（专利权）人： | 中国地质大学（武汉） |
| 主分类号： | G06K9/32 | 分类号： | G06K9/32;G06K9/62;G06F16/29 |
| 代理公司： | 武汉泰山北斗专利代理事务所(特殊普通合伙) 42250 | 代理人： | 程千慧 |
| 地址： | 430074 湖*** | 国省代码： | 湖北;42 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于深度学习的矢量曲线化简方法、模型及模型建立方法，本发明的化简方法包括以下步骤：1)进行栅格线要素的特征提取；2)使用改进的RPN网络提取曲线上不同的折弯所对应的特征图；3)对特征图采用ROI‑Pooling得到统一大小的特征图；4)使用回归网络对折弯的卷积特征图进行分类，对判断为正的折弯仅保留首尾两点，对判断为负的折弯不处理，最后按顺序连接所有保留的折点，生成化简后的矢量折线。本发明直接提取曲线的冗余折弯并进行删除，保留曲线的特征点，化简结果直接矢量化，避免栅格转矢量过程中的信息损失及重复化简操作，智能化程度高，综合性能强，能被复用到多种比例尺矢量曲线的化简应用场景中。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 矢量 曲线 方法 模型 建立 | ||
【主权项】：
暂无信息
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