典型文献
深度学习方法在地图点注记配置中的应用研究
文献摘要：
为提升机器地图制图的智能化程度,提高地图点注记配置的效率及质量,文章提出基于深度学习的地图点注记配置方法.首先从公开出版的地图集中获取图片构建地图点注记数据集,然后采用卷积神经网络和密集卷积网络模型,基于TensorFlow和MXNet两种框架,对地图点注记进行类别识别和文字识别,最后根据文字识别结果进行注记位置匹配,并结合注记类别进行注记配置,以实现深度学习方法在地图点注记配置中的应用.实验结果显示,这种方法能够实现地图点注记自动化配置,有效提高地图制图注记配置效率.
文献关键词：
地图注记分类;深度学习;文字识别;注记配置;卷积神经网络
中图分类号：
作者姓名：
李想;李宏伟
作者机构：
郑州大学地球科学与技术学院
文献出处：
引用格式：
[1]李想;李宏伟-.深度学习方法在地图点注记配置中的应用研究)[J].出版与印刷,2022(02):49-56
A类：
机器地图,MXNet,地图注记分类
B类：
深度学习方法,注记配置,提升机,地图制图,配置方法,开出,地图集,建地,记数,密集卷积网络,TensorFlow,文字识别,位置匹配,自动化配置,配置效率
AB值：
0.195689
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