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多种混合格式CAD水深数据的智能识别提取

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在CAD水深测量成果图中,水深往往以分离的文本方式标注,其整数、小数、小数点、负号等各部分相互分离且形式多样,这给水深信息提取工作带来了很大的困难.本文基于空间数据关联规则挖掘思想,建立空间布局拓扑表,采用人工神经网络学习和分类识别方法,智能识别和提取水深数据.此方法无需预先指定格式及其他参数,创新性实现了多种混合格式水深数据的自动化、智能化识别提取,且准确率高、速度快,在工程领域具有一定应用前景和推广价值.
Intelligent recognition and extraction depth from CAD
It is difficult to extract depth from CAD as the depth data often labelled by separate text and its integer,decimal,decimal,minus and other parts are separated and forms.Based on the idea of spatial association rule mining,by establishing a spatial layout topology table,using artificial neural networks for learning and classification recognition techniques,a algorithm to intelligent recognize and extract water depth data from CAD was brought out in this paper.The algorithm can extract depth without pre specifying format and other parameters with the characteristics of high accuracy,efficiency,automation and intelligence,which has certain application prospect and popularization value in the field of engineering.

water depth recognitionpattern recognitionBPNNCAD bathymetric mapchart depth

刘小喜、何易

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生态环境部太湖流域东海海域生态环境监督管理局生态环境监测与科学研究中心,上海 200125

浙江大学海洋学院,浙江·杭州 310058

水深数据识别 模式识别 BP神经网络 CAD水深测图 海图水深

国家重点研发计划项目

2023YFC3208501-1

2024

上海国土资源
上海市地质调查研究院 上海市地质学会

上海国土资源

CHSSCD
影响因子:1.435
ISSN:2095-1329
年,卷(期):2024.45(2)