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基于图卷积的建筑物模式识别方法

摘要

本发明提供了一种基于图卷积的建筑物模式识别方法,包括:将建筑物数据划分为预设街区,在所述预设街区内利用德洛内三角网创建邻接关系;计算建筑物特征描述指标集合,得到建筑物特征描述指标值集合矩阵;分别对描述指标特征降维,获得建筑物特征值向量;标记建筑物模式标签,并采用半监督图卷积网络识别模式获得结果。本发明所提供的基于图卷积的建筑物模式识别方法仅需要较少的标注数据即可准确发现建筑物群组模式,有效改善了当前建筑物群组识别方法参数设置困难、识别结果不稳定、精度低的缺陷,可以推广应用于地图综合、空间数据更新、城市规划与景观设计等领域。

著录项

  • 公开/公告号CN111027574A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2020-04-17

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 中南大学;

    申请/专利号CN201911251240.8

  • 申请日2019-12-09

  • 分类号

  • 代理机构长沙轩荣专利代理有限公司;

  • 代理人李喆

  • 地址 410000 湖南省长沙市岳麓区麓山南路932号

  • 入库时间 2023-12-17 08:47:12

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2020-05-12

    实质审查的生效 IPC(主分类):G06K9/46 申请日:20191209

    实质审查的生效

  • 2020-04-17

    公开

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