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针对当前水深注记自动提取实现困难、精度不高及效率过低等问题,将卷积神经网络(convolutional neural networks, CNN)模型应用于水深注记的自动识别,结合水深注记空间分布及几何特性对传统模式识别算法进行了改进,提出了一种兼顾要素正确分类及精准定位的栅格海图水深注记自动提取方法。通过对海图切片邻域的定量扩张,建立了顾及要素完整性的海图自适应切分模型,克服了CNN模型应用于大幅面海图要素识别的局限性;结合预测框角点位置的空间关系分析及评估,设计了面向空域冲突的要素唯一性判定原则,解决了邻域扩张引起的水深注记重复识别问题;在此基础上,进一步论证了水深注记主点位置的空间分布规律,建立了考虑要素几何分布特征的连通域分析改进模型,实现了水深注记的精准定位及数值提取。试验结果表明:(1)本文方法较好地实现了水深注记的自动提取,在CNN模型实现水深注记分类及粗定位过程中,具有较高的查全率和分类查准率。同时,最终水深注记数值提取结果正确率较高,且主点位置能满足水深注记提取的特殊要求。(2)通过多种CNN模型应用于本文自动提取模型中的对比试验,对比不同CNN模型在本文自动提取模型... 相似文献
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由于直线基线具有易于实施管理、与沿岸低潮线变化关联较小,且有利于当事国获得更大管辖海域等优点,广泛应用于沿海国家领海基点选取及基线的确定。针对当前直线基线系统中基点选取方法存在的问题,在利用凸壳生成算法确定理想基点的基础上,结合《联合国海洋法公约》对基线段长度的限定,分析了基于备选基点的基线图构建及优化原理,通过基点间通视性判定准则的建立,构建了内水面积最大化原则下的备选基点快速判定及优化选取模型,设计了面向最优基线图生成的备选基点点序确定步骤,提出了一种基线段长度阈值限定的领海基点优化选取算法,实现了基线段长度阈值限制和内水面积最大化联合约束条件下的备选基点快速选取。实验分析表明,该算法可实现基线段长度阈值限定条件下,优选基点所构基线图多边形面积的最小化(内水面积最大化),且具有较高的算法效率,可为沿海国家尤其是群岛国家领海基点的选取及直线基线的确定提供技术支持。 相似文献