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针对目前多种网络基于小数据集或国际通用的一些标准数据集进行训练与测试,无法满足从互联网图片中高效识别出地图图片的需求,该文构建了一套基于卷积神经网络的互联网图片分类体系,对自动采集的92543张互联网图片经类型标注后形成样本库,将样本输入残差网络ResNet50和轻量级网络SqueezeNet中进行训练及测试.结果 显示:在地图类中,ResNet50的精确率、召回率分别比SqueezeNet高2.01%、0.32%;前者所耗费的训练、测试时间分别为后者的2.51倍、6.43倍,将上述指标进行归一化处理来综合评价两种网络在地图图片识别中的优越性.得出结论:SqueezeNet网络在地图识别应用中更具优越性,可有效提升在互联网地图图片中所包含"问题地图"的审查效率和及时响应服务. 相似文献
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为探究黄河流域大气污染的时空演变特征,本文从城市群角度出发,选取HCHO、NO2及SO2为诊断指标,对比分析2005—2019年七大城市群OMI观测对流层HCHO、NO2及边界层SO2柱浓度的年、季、月变化。研究揭示,流域内:①HCHO、NO2及SO2柱浓度高值区均集中在山东半岛城市群、中原城市群、晋中城市群南部和关中平原城市群东部。②HCHO柱浓度在2005—2019年呈波动上升趋势,七大城市群的月变化均呈单峰结构,且夏季高、冬季低、春季和秋季相当。③NO2柱浓度在2005—2011年呈上升趋势,仅2008年出现短暂小幅下降。2011年执行《火电厂大气污染物排放标准》(GB 13223—2011)后,呼包鄂榆、宁夏沿黄和晋中城市群开始大幅下降,山东半岛(2012年有小幅下降)、中原和关中平原城市群则在2013年《大气污染防治行动计划》实施后才开始大幅下降。月变化呈开口向上抛物线形态,浓度越高单峰结构越明显,且冬季高、夏季低、春季和秋季相当。④SO2柱浓度在2007年达到顶峰,2008年开始大幅下降,2010年后呈波动下降趋势,月变化、季变化均与NO2相似。黄河流域上游的兰西和宁夏沿黄城市群、上中游交界处的呼包鄂榆城市群空气质量较好,中游的关中平原和晋中城市群次之,中下游交界处的中原城市群和下游山东半岛城市群则较差。 相似文献
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基于Delaunay三角网的河流中线提取方法 总被引:2,自引:0,他引:2
鉴于水系自动综合中河系数据模型建立的复杂性,利用ArcObject提供的组件在双线河和狭长湖泊间构建约束的Delaunay三角网,继而提取其骨架线,从而得到双线河和狭长湖泊的中轴线,之后进行拓扑关系的保持,有效地简化了水系数据模型的建立,为后续的空间分析打下基础。 相似文献