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公开(公告)号：CN108921173B
公开(公告)日：2019-10-25
申请号：CN201810559231.4
申请日：2018-06-01
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明公开了一种结合OSM和遥感影像提取人行天桥目标的深度学习方法。首先根据所述人行天桥在开放街道地图（OpenStreetMap，OSM）中的语义信息、拓扑信息和形状信息，从所述OSM数据中自动识别与提取所述人行天桥；然后基于图像语义分割的深度神经网络模型获取所述人行天桥轮廓；进而对所述人行天桥进行结构建模与矢量成图；最后更新人行导航系统中的所述人行天桥数据。本发明不仅能够自动化识别OSM中的人行天桥，降低了现有方法的主观性，并且利用遥感影像数据弥补OSM不完整的缺点，同时兼顾数据的时效性和完整性，提高了人行天桥的识别效率和准确度。
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公开(公告)号：CN108921173A
公开(公告)日：2018-11-30
申请号：CN201810559231.4
申请日：2018-06-01
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明公开了一种结合OSM和遥感影像提取人行天桥目标的深度学习方法。首先根据所述人行天桥在开放街道地图（OpenStreetMap，OSM）中的语义信息、拓扑信息和形状信息，从所述OSM数据中自动识别与提取所述人行天桥；然后基于图像语义分割的深度神经网络模型获取所述人行天桥轮廓；进而对所述人行天桥进行结构建模与矢量成图；最后更新人行导航系统中的所述人行天桥数据。本发明不仅能够自动化识别OSM中的人行天桥，降低了现有方法的主观性，并且利用遥感影像数据弥补OSM不完整的缺点，同时兼顾数据的时效性和完整性，提高了人行天桥的识别效率和准确度。
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