公开(公告)号：CN116343104B

公开(公告)日：2023-09-15

申请号：CN202310054450.8

申请日：2023-02-03

Applicant: 中国矿业大学

Inventor： 周熙然 ,  谢潇 ,  文毅

IPC: G06V20/50 ,  G06V20/70 ,  G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了视觉特征与向量语义空间耦合的地图场景识别方法及系统，本发明将卷积神经网络所提取的多层次视觉特征和地图语义信息相结合，对现有的地图场景识别方法进行进一步的优化和改进，使之能够具备一定的逻辑推理和知识泛化能力，适应于复杂的地图场景识别。既可有效利用现有先进的深度卷积神经网络在视觉特征提取和特征识别的强大能力，又可利用地图语义分析的手段赋予模型逻辑推理的能力。本发明为利用地理空间人工智能技术对泛源地图进行分析，并结合语义信息对复杂泛源地图场景进行识别提供一种可行的实现途径。并且可为地图内容识别、泛源地图检索、空间情感等等提供直接的参考和支持。

公开(公告)号：CN116343104A

公开(公告)日：2023-06-27

申请号：CN202310054450.8

申请日：2023-02-03

Applicant: 中国矿业大学

Inventor： 周熙然 ,  谢潇 ,  文毅

IPC: G06V20/50 ,  G06V20/70 ,  G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了视觉特征与向量语义空间耦合的地图场景识别方法及系统，本发明将卷积神经网络所提取的多层次视觉特征和地图语义信息相结合，对现有的地图场景识别方法进行进一步的优化和改进，使之能够具备一定的逻辑推理和知识泛化能力，适应于复杂的地图场景识别。既可有效利用现有先进的深度卷积神经网络在视觉特征提取和特征识别的强大能力，又可利用地图语义分析的手段赋予模型逻辑推理的能力。本发明为利用地理空间人工智能技术对泛源地图进行分析，并结合语义信息对复杂泛源地图场景进行识别提供一种可行的实现途径。并且可为地图内容识别、泛源地图检索、空间情感等等提供直接的参考和支持。