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| 1 | 地图图像智能识别与理解:特征、方法与展望显示文摘随着测绘制图与通讯技术的发展,公众能够借助各种平台和工具实时地自由创建、发布、编辑和共享地图图像大数据资源和产品,地图图像在地图内容、绘图标准等方面具有了显著的泛在性,导致难以创建大规模、高质量的地图图像标注数据。因此,尽管现有深度学习方法在识别标准地图的内容中取得了突破性的进展,但受制于地图图像标注数据的局限,依然无法有效应对地图图像的识别和理解。根据目前国内外的相关研究进展与挑战,结合地理空间人工智能技术,探讨支持泛源地图图像大数据识别的理论与技术框架。首先,提出既能够表达地图图像内容,又能够为模型或算法表征的地图特征;然后,探讨面向地图图像内容识别的地理空间人工智能技术,以及面向地图图像理解的语义分析方法;最后,总结和展望基于地图图像大数据的相关应用及潜在价值。需要进一步研究支持地图图像表征的理论与方法,且集成地图图像显式内容的识别(地图感知)和地图图像潜在语义的分析(地图认知)才可充分挖掘地图图像大数据的价值。希望能够从数据表征和地理空间人工智能的角度为地图图像的研究提供新思路。 | 周熙然 李德仁 薛勇 汪云甲 邵振峰 | 2022 | 武汉大学学报(信息科学版)2022，47，5： | 5 |
| 2 | “问题地图”智能检测发展现状与关键技术显示文摘为在保护国家领土主权和地理信息安全的前提下,促进测绘地理信息行业的发展,推进“问题地图”智能检测的研究进展,本文综述了“问题地图”检测的发展现状,分析了“问题地图”智能检测的痛点问题,提出通过地理空间大数据挖掘技术获取训练样本,构建统一的地图审查模型和计算模式等关键技术。本文对“问题地图”智能检测的进展有积极的借鉴和促进作用。 | 梁宇 左栋 | 2023 | 测绘通报2023，，10： | 0 |
| 3 | 顾及形态特征约束的大范围道路中心线提取算法显示文摘针对规则格网分块提取大范围路网(地级城市及以上)中心线算法在分块边界处极容易出现结构严重变形等问题,该文提出了一种顾及形态特征约束的大范围道路中心线分块提取算法。首先,基于道路面数据获取道路边线数据,计算其曲率,探测边线中的平直部分;然后,以边线中的平直部分作为分块基础,建立“转盘法”将大范围道路分割为多个小范围道路;最后,以分割的小范围道路作为处理单元,基于德洛内(Delaunay)三角网分区域进行中心线提取,并在分割边界处进行中心线拟合,完成大范围路网中心线提取,提高了中心线提取的准度和精度。以江苏省某市地理国情普查道路数据进行实验,结果表明,该文方法所提中心线形态均自然、光滑,且效率较规则分块方法提高2.5倍。 | 蔡昊琳 殷勇 艾波 吴创奇 郭沛沛 | 2023 | 测绘科学2023，48，2： | 0 |
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