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申请/专利权人：华为技术有限公司
摘要：本申请公开了一种地图生成方法、模型训练方法、可读介质和电子设备。在利用神经网络模型生成矢量地图的过程中，通过对目标区域的样本图像中的地图元素的几何特征的学习，来将地图元素的轮廓掩膜转换为矢量地图，而不是通过由技术人员设置矢量化规则来实现，如此可以提高得到的矢量地图的精度。此外，通过本申请提供的方法，对于不同的目标区域，通过不同目标区域的样本图像重新训练神经网络模型后，即可利用重新训练的神经网络来得到该不同区域的矢量地图，而无需进行复杂的参数调校和矢量化规则设定，保证精度的同时提高了生成矢量地图的效率，更适用于生成大尺度地图的场景。
主权项：一种地图生成方法，应用于电子设备，其特征在于，所述方法包括：获取某一区域的图像，所述图像中包括地图元素，其中，所述地图元素是所述图像中待转换为矢量地图的元素；利用第一模型对所述图像进行推理，得到所述地图元素对应的第一几何图形，所述第一几何图形中包括几何基元；基于所述第一几何图形输入第二模型以得到各所述几何基元的方向，以及，基于所述第一几何图形得到所述地图元素对应的第二几何图形，所述第二几何图形中包括与所述第一几何图形相同的几何基元，且所述第二几何图形中的几何基元位置排布与所述第一几何图形中的几何基元位置排布不同；利用第三模型，基于所述几何基元的方向、所述第二几何图形得到各所述几何基元间的拓扑关系；基于各所述几何基元间的拓扑关系、各所述几何基元的方向、所述第二几何图形，得到所述图像对应的矢量地图。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 华为技术有限公司 地图生成方法、模型训练方法、可读介质和电子设备
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