[发明专利]一种基于学习矢量量化算法的建筑物侧面信息提取方法在审
| 申请号： | 202110630283.8 | 申请日： | 2021-06-07 |
| 公开（公告）号： | CN113283366A | 公开（公告）日： | 2021-08-20 |
| 发明（设计）人： | 田鹏飞;孙伟;吴丹 | 申请（专利权）人： | 亿景智联（北京）科技有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 南京鼎傲知识产权代理事务所(普通合伙) 32327 | 代理人： | 刘蔼民 |
| 地址： | 100085 北京市海淀区*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于学习矢量量化算法的建筑物侧面信息提取方法，构建学习矢量量化神经网络训练集；设置采样参数和特征向量；初始化权值和学习率；计算欧式距离；记录输出层神经元类标签；对类标签进行权值更新；输出侧面信息聚类结果；抽样评估准确率，本发明采用学习矢量量化算法来实现建筑物侧面信息提取方法，利用少量权向量来表示数据的拓扑结构，使LVQ算法在模式识别领域具有更广泛的应用，同时在建筑物侧面信息提取上可以快速提升提取精度，并且，只需要在不同的区域进行数据标注和模型训练，就可以完成整个区域的建筑物侧面信息提取，整体准确率高，可以快速的进行区域拓展，方便快捷推广应用，信息提取精度高。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 学习 矢量 量化 算法 建筑物 侧面 信息 提取 方法 | ||
【主权项】：
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