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申请/专利权人：自然资源部地图技术审查中心
申请日：2023-09-27
公开（公告）日：2024-05-24
公开（公告）号：CN117292395B
主分类号：G06V30/422
分类号：G06V30/422;G06V10/94;G06V30/19;G06V10/82
优先权：
专利状态码：有效-授权
法律状态：2024.05.24#授权;2024.01.12#实质审查的生效;2023.12.26#公开
摘要：本公开提供了审图模型的训练和装置及审图的方法和装置，涉及人工智能领域，尤其涉及图像处理领域。具体实现方案为：获取待审样本地图、真值地图、待审地图和真值地图的标注相似度；对待审样本地图和真值地图分别进行线元素提取，得到待审线要素图和真值线要素图；将待审线要素图和真值线要素图输入基于自注意力机制的特征提取器，得到待审地图的中间特征图和真值地图的中间特征图；将待审地图的中间特征图和真值地图的中间特征图输入审图模型中的相似度比较网络，得到预测相似度；基于预测相似度和标注相似度的差异调整审图模型的网络参数。通过该实施方式能够得到一种用于审核地图的模型，提高了审图的准确性和效率，降低了人工成本。
主权项：1.一种审图模型的训练方法，包括：获取待审样本地图、真值地图、以及待审样本地图和真值地图的标注相似度，其中，所述真值地图是依据中国和世界各国国界线画法标准编制而成的；对所述待审样本地图和所述真值地图分别进行线元素提取，根据提取的线元素对应生成待审线要素图和真值线要素图，包括：通过深度学习的分割模型对所述待审样本地图和所述真值地图分别进行线元素提取，得到待审线要素图和真值线要素图；将所述待审线要素图和所述真值线要素图输入初始审图模型中的基于自注意力机制的特征提取器，得到待审样本地图的中间特征图和真值地图的中间特征图；将所述待审样本地图的中间特征图和所述真值地图的中间特征图输入所述初始审图模型中的相似度比较网络，得到预测相似度，包括：将所述待审样本地图的中间特征图和所述真值地图的中间特征图进行拼接得到完整特征图；将所述完整特征图展开成特征向量，输入所述相似度比较网络中的多层感知机，得到感知向量；将所述感知向量输入所述相似度比较网络的Sigmoid函数，得到预测相似度；基于所述预测相似度和所述标注相似度的差异调整所述初始审图模型中的基于自注意力机制的特征提取器和或相似度比较网络的网络参数。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 自然资源部地图技术审查中心 审图模型的训练方法和训练装置及审图的方法和装置
免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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