版权说明 操作指南
首页 > 成果 > 详情

建筑物多边形高精度识别的傅里叶形状描述子神经网络方法

认领
导出
Link by 中国知网学术期刊 Link by 万方学术期刊
反馈
分享
QQ微信 微博
成果类型:
期刊论文
作者:
刘鹏程;黄欣;马宏然;杨敏
作者机构:
[刘鹏程; 黄欣; 马宏然] Key Laboratory for Geographical Process Analysis and Simulation of Hubei Province, Central China Normal University, Wuhan
430079, China
School of Urban and Environmental Sciences, Central China Normal University, Wuhan
[杨敏] School of Resource and Environment Sciences, Wuhan University, Wuhan
[刘鹏程; 黄欣; 马宏然] 430079, China<&wdkj&>School of Urban and Environmental Sciences, Central China Normal University, Wuhan
语种:
中文
关键词:
傅里叶形状描述子;神经网络;模板匹配;建筑多边形形状识别
关键词(英文):
building-polygon shape recognition;Fourier shape descriptor;neural network;shape template match
期刊:
测绘学报
ISSN:
1001-1595
年:
2022
卷:
51
期:
9
页码:
1969-1976
基金类别:
国家自然科学基金(42071455;42071450);
机构署名:
本校为第一机构
院系归属:
城市与环境科学学院
摘要:
形状识别是地图空间认知的重要内容之一,结合有效的形状特征向量提取方法和空间认知试验的神经网络方法是提高形状识别的有效途径。本文构建了一种融合了圆形度、偏心率和矩形度等宏观形状特征参量的傅里叶形状描述子作为形状特征向量的神经网络建筑多边形状识别器。首先,利用傅里叶变换和计算几何方法分别提取建筑多边形的傅里叶形状描述子及圆形度、偏心率、矩形度参量,并组成形状特征向量。然后,通过样本数据的训练实现了建筑多边形与形状模板之间匹配的神经网络识别器。结果表明,本文方法相较于以往的方法大幅度提高了精度(达到98.7%),而且特征提取算法不受多边形点数不一致的限制。通过对武...
摘要(英文):
Shape recognition is one of the important contents of map spatial cognition, and neural network combined with spatial cognitive experiment and its effective shape feature vector extraction are effective ways to improve shape recognition. In this paper, a neural network building-polygon shape recognizer is constructed, which integrates the Fourier descriptors of macro shape parameters such as roundness, eccentricity and rectangularity as shape feature vectors. Firstly, the Fourier shape descriptors, circularity, eccentricity and rectangularity p...

反馈

验证码:
看不清楚,换一个
确定
取消

成果认领

标题:
用户 作者 通讯作者
请选择
请选择
确定
取消

提示

该栏目需要登录且有访问权限才可以访问

如果您有访问权限,请直接 登录访问

如果您没有访问权限,请联系管理员申请开通

管理员联系邮箱:yun@hnwdkj.com