【摘 要】
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针对目前道路复杂交叉口基于几何形状描述与图形匹配识别方法存在的不足,引入了计算机视觉领域中的目标检测方法,利用YOLO深度学习算法识别复杂道路交叉口。首先,将矢量数据
【机 构】
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西安测绘研究所,地理信息工程国家重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金(多源矢量空间数据集成与融合理论和方法研究,基金编号:41571399),地理信息工程国家重点实验室自主研究课题(编号:SKLGIE2018-ZZ-7)
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针对目前道路复杂交叉口基于几何形状描述与图形匹配识别方法存在的不足,引入了计算机视觉领域中的目标检测方法,利用YOLO深度学习算法识别复杂道路交叉口。首先,将矢量数据栅格化,并通过人工标注的方法得到样本集,为了提高样本质量,对样本的比例尺和符号化进行设计;然后,利用该样本集对YOLO神经网络进行训练,训练后的网络即可应用于复杂道路交叉口的识别。试验表明,该方法可以有效提高复杂道路交叉口识别的敷率。
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