一种多源路网数据的处理方法、电子设备及存储介质

    公开(公告)号:CN116796762B

    公开(公告)日:2024-03-19

    申请号:CN202310713487.7

    申请日:2023-06-15

    Abstract: 本申请提供了一种多源路网数据的处理方法、电子设备及存储介质,其中,方法包括基于目标路网数据源获取基础道路矢量数据集,以及根据基础道路矢量数据集,确定出基础道路属性数据集;基于其他路网数据源获取补充道路矢量数据集,以及获取补充道路属性数据集;根据基础道路矢量数据集与补充道路矢量数据集,生成目标道路矢量数据集;基于道路的ID,将翻译为中文的基础道路属性数据集与目标道路矢量数据集进行道路匹配和属性挂接;基于最邻近优先策略,将翻译为中文的补充道路属性数据集与目标道路矢量数据集进行道路匹配和属性赋值,以获取综合路网数据集,以提供一种更精确、几何和属性更丰富、使用更方便的全球路网数据。

    路网数据融合方法及相关装置
    2.
    发明公开

    公开(公告)号:CN114970746A

    公开(公告)日:2022-08-30

    申请号:CN202210686771.5

    申请日:2022-06-17

    Abstract: 本发明公开路网数据融合方法及相关装置,可以通过获得基准路网数据集合和待融合路网数据集合,基准路网数据集合包括多条线要素si,待融合路网数据集合包括多条线要素ti;将各线要素ti均打断成多条子线要素tibj,从而得到各线要素ti对应的子要素集合;针对至少一个子要素集合,根据子要素集合对应的各子线要素tibj的长度,计算子要素集合对应的置信度;判断置信度是否大于预设的置信度阈值;若大,则将子要素集合对应的线要素ti与基准路网数据集合进行融合。本发明通过将线要素打断后再根据置信度确定是否该融合,提高了融合的准确率;另外,在融合的时候是将整个线要素融合到基准路网数据集合,避免了出现断断续续的情况。

    一种多源路网数据的处理方法、电子设备及存储介质

    公开(公告)号:CN116796762A

    公开(公告)日:2023-09-22

    申请号:CN202310713487.7

    申请日:2023-06-15

    Abstract: 本申请提供了一种多源路网数据的处理方法、电子设备及存储介质,其中,方法包括基于目标路网数据源获取基础道路矢量数据集,以及根据基础道路矢量数据集,确定出基础道路属性数据集;基于其他路网数据源获取补充道路矢量数据集,以及获取补充道路属性数据集;根据基础道路矢量数据集与补充道路矢量数据集,生成目标道路矢量数据集;基于道路的ID,将翻译为中文的基础道路属性数据集与目标道路矢量数据集进行道路匹配和属性挂接;基于最邻近优先策略,将翻译为中文的补充道路属性数据集与目标道路矢量数据集进行道路匹配和属性赋值,以获取综合路网数据集,以提供一种更精确、几何和属性更丰富、使用更方便的全球路网数据。

    一种多源地名数据的处理方法及装置

    公开(公告)号:CN119598385A

    公开(公告)日:2025-03-11

    申请号:CN202411483583.8

    申请日:2024-10-23

    Abstract: 本申请提供了一种多源地名数据的处理方法及装置,该方法包括:获取任务区范围内的初始地名数据集、增量地名数据集以及行政区划数据集;对初始地名数据集和增量地名数据集进行预处理,得到符合通用格式要求的第一地名数据集和第二地名数据集;以最低行政单元等级为基本匹配融合单元,对第一地名数据集和第二地名数据集中属于同一基本匹配融合单元的地名数据进行融合处理,得到第三地名数据集;对第三地名数据集中的地名数据进行译写处理,得到目标语言类型的候选地名数据集;对候选地名数据集依次进行空间合规性处理以及接边完整性处理,得到目标地名数据集。这样,通过本申请的技术方案可有效提高多源地名数据的处理效率以及处理结果的准确度等。

    一种跨场景遥感影像分类模型的持续学习方法、装置、电子设备及存储介质

    公开(公告)号:CN118864995B

    公开(公告)日:2025-02-11

    申请号:CN202411328817.1

    申请日:2024-09-24

    Abstract: 本申请提供了一种跨场景遥感影像分类模型的持续学习方法、装置、电子设备及存储介质,包括:基于多维卷积神经网络层对样本新任务遥感影像以及旧任务遥感影像的特征进行提取,确定出新遥感影像特征以及旧遥感影像特征;基于向量余弦角计算公式确定出新遥感影像特征以及旧遥感影像特征之间的余弦相似度,以使旧跨场景遥感影像分类模型基于余弦相似度进行特征度量学习;基于最大化新旧模型的一致性构造损失函数对初始遥感影像分类模型的网络参数进行迭代优化,生成新跨场景遥感影像分类模型,以使对新任务遥感影像进行自动分类。从而提高遥感影像分类模型跨场景的鲁棒性与实用性,使得遥感分类模型在海量涌现的遥感数据集下实现持续学习与更新。

    一种跨场景遥感影像分类模型的持续学习方法、装置、电子设备及存储介质

    公开(公告)号:CN118864995A

    公开(公告)日:2024-10-29

    申请号:CN202411328817.1

    申请日:2024-09-24

    Abstract: 本申请提供了一种跨场景遥感影像分类模型的持续学习方法、装置、电子设备及存储介质,包括:基于多维卷积神经网络层对样本新任务遥感影像以及旧任务遥感影像的特征进行提取,确定出新遥感影像特征以及旧遥感影像特征;基于向量余弦角计算公式确定出新遥感影像特征以及旧遥感影像特征之间的余弦相似度,以使旧跨场景遥感影像分类模型基于余弦相似度进行特征度量学习;基于最大化新旧模型的一致性构造损失函数对初始遥感影像分类模型的网络参数进行迭代优化,生成新跨场景遥感影像分类模型,以使对新任务遥感影像进行自动分类。从而提高遥感影像分类模型跨场景的鲁棒性与实用性,使得遥感分类模型在海量涌现的遥感数据集下实现持续学习与更新。

    地图服务的更新方法、系统和电子设备

    公开(公告)号:CN117171283A

    公开(公告)日:2023-12-05

    申请号:CN202311140589.0

    申请日:2023-09-05

    Abstract: 本申请提供一种地图服务的更新方法、系统和电子设备,涉及地图服务更新领域。该地图服务的更新方法包括:基于目标地图服务对应的地理信息矢量要素数据,生成实时矢量切片数据,并向目标终端发送实时矢量切片数据;获取要素编辑请求,并根据要素编辑请求,确定对应的待编辑地理信息矢量要素数据;将待编辑地理信息要素以要素服务的形式向目标终端发送;获取目标客户端基于要素服务编辑后的更新地理信息矢量要素数据,以完成地图服务的更新。使用本申请实施例提供的地图服务更新方法对矢量要素数据进行在线编辑和数据库的动态更新,各流程同步作业,并支持多人多机同时作业,极大提高数据生产、融合、建库及更新效率。

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