[发明专利]一种基于深度学习的高精地图制作方法在审
| 申请号： | 201810975320.7 | 申请日： | 2018-08-24 |
| 公开（公告）号： | CN109215487A | 公开（公告）日： | 2019-01-15 |
| 发明（设计）人： | 孙旭;高三元;鞠伟平;焦洁;邹洋 | 申请（专利权）人： | 宽凳（北京）科技有限公司 |
| 主分类号： | G09B29/00 | 分类号： | G09B29/00 |
| 代理公司： | 北京知呱呱知识产权代理有限公司 11577 | 代理人： | 孙进华;吴林 |
| 地址： | 100012 北京市朝阳区容*** | 国省代码： | 北京;11 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的高精地图制作方法，涉及高精地图制作技术领域，所述高精地图制作方法包括：利用视觉系统和定位系统采集图像信息和位置信息；对图像信息中的高精地图要素和场景进行分类标注；采用深度学习算法根据图像标注成果训练图像识别模型；根据图像识别模型的训练成果和采集的位置信息对高精地图的要素进行精准测量；人工审核图像识别模型训练成果中的错误，并迭代优化图像模型，进而提示高精地图测量精度和自动化程度；根据优化的图像识别模型自动化合成高精地图。本发明能够解决现有高精地图的原始信息采集难度大以及制作工艺复杂，自动化程度低，人工投入成本大的问题。 | ||
| 搜索关键词： | 地图制作 图像识别 自动化 采集 采集图像信息 地图测量 地图要素 迭代优化 定位系统 模型训练 人工审核 视觉系统 图像标注 图像模型 图像信息 学习算法 训练图像 原始信息 制作工艺 标注 测量 提示 合成 场景 学习 分类 优化 | ||
【主权项】：
1.一种基于深度学习的高精地图制作方法，其特征在于，所述高精地图制作方法包括：利用视觉系统和定位系统采集图像信息和位置信息；对图像信息中的高精地图要素和场景进行标注；采用深度学习算法根据图像标注成果训练图像识别模型；根据图像识别模型的训练成果和位置信息对高精地图的要素进行测量；人工审核图像识别模型训练成果中的错误，并进行迭代优化；根据优化的图像识别模型自动化合成高精地图。
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于宽凳（北京）科技有限公司，未经宽凳（北京）科技有限公司许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/201810975320.7/，转载请声明来源钻瓜专利网。
- 上一篇：电子地图标注及显示方法、装置、终端设备及存储介质
- 下一篇：标签介质和盒
