一种编码模型训练的方法、编码的方法、装置和存储介质

    公开(公告)号:CN113011584B

    公开(公告)日:2024-04-16

    申请号:CN202110293408.2

    申请日:2021-03-18

    Abstract: 本申请实施例提供一种编码模型训练的方法、编码的方法、装置和存储介质,该方法包括:获取训练数据,其中,所述训练数据包括已标注编码信息的地理实体矢量数据;对所述训练数据进行预处理,获得预处理结果,其中,所述预处理结果包括对应的特征属性值、特征属性的数目和实体类别总数目;根据所述预处理结果生成待训练神经网络模型,其中,所述训练神经网络模型输入层的输入特征的数目等于所述特征属性的数目,所述待训练神经网络的输出层用于输出与所述实体类别总数目相同数量的识别结果;训练所述待训练神经网络模型,获得实体类别编码模型,能够实现灵活配置神经网络模型进行实体编码。

    一种海量的矢量数据的访问和渲染方法、电子设备及存储介质

    公开(公告)号:CN107479871B

    公开(公告)日:2020-09-18

    申请号:CN201710526253.6

    申请日:2017-06-30

    Abstract: 本发明公开了一种海量的矢量数据的访问和渲染方法,包括数据访问方法和数据渲染方法,其中数据访问方法用于获取当前视口中每个要素的要素数据,数据渲染方法用于根据数据访问方法获取的要素对应的要素数据在当前视口内对要素进行绘制渲染;数据访问方法还具体包括以下步骤:获取当前视口的搜索范围;根据搜索范围在索引文件中查找符合条件的要素以及要素外包、要素ID;所述条件为要素外包与搜索范围相交或要素外包被搜索范围所包含;所述要素外包为每个要素的最大坐标和最小坐标所组成的矩形区域;根据每个要素对应的要素ID在数据文件中查找对应的要素数据。本发明还公开了一种电子设备和计算机可读存储介质。本发明具有数据访问速度快、渲染快、安全性好的特点。

    一种海量的矢量数据的访问和渲染方法、电子设备及存储介质

    公开(公告)号:CN107479871A

    公开(公告)日:2017-12-15

    申请号:CN201710526253.6

    申请日:2017-06-30

    Abstract: 本发明公开了一种海量的矢量数据的访问和渲染方法,包括数据访问方法和数据渲染方法,其中数据访问方法用于获取当前视口中每个要素的要素数据,数据渲染方法用于根据数据访问方法获取的要素对应的要素数据在当前视口内对要素进行绘制渲染;数据访问方法还具体包括以下步骤:获取当前视口的搜索范围;根据搜索范围在索引文件中查找符合条件的要素以及要素外包、要素ID;所述条件为要素外包与搜索范围相交或要素外包被搜索范围所包含;所述要素外包为每个要素的最大坐标和最小坐标所组成的矩形区域;根据每个要素对应的要素ID在数据文件中查找对应的要素数据。本发明还公开了一种电子设备和计算机可读存储介质。本发明具有数据访问速度快、渲染快、安全性好的特点。

    一种轮廓线提取方法、装置、电子设备及存储介质

    公开(公告)号:CN113284238A

    公开(公告)日:2021-08-20

    申请号:CN202010103311.6

    申请日:2020-02-19

    Abstract: 本申请提供一种轮廓线提取方法、装置、电子设备及存储介质,该方法包括:获得三维模型的多个样本点;依次连接样本点,获得轮廓折线,轮廓折线表征样本点相互连接的线;对轮廓折线进行简化操作,获得简化后的矢量数据,矢量数据表征三维模型的轮廓线中的关键点;对简化后的矢量数据进行拟合矫正,获得三维模型的轮廓线。在上述的实现过程中,通过依次连接获得的三维模型的样本点,获得轮廓折线,并对轮廓折线进行简化操作,获得矢量数据;对矢量数据进行拟合矫正,获得三维模型的轮廓线;从而有效地改善了获取三维模型轮廓线的效率比较低下的问题。

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