“問題地圖”主要指存在危害國家統(tǒng)一、主權和領土完整,或危害國家安全和利益等情況,以及其他不符合地圖管理相關規(guī)定的公開地圖和地圖產(chǎn)品。特別的,本文所指代的“問題地圖”限定為如下區(qū)域出現(xiàn)繪制錯誤的現(xiàn)時版電子中國地圖:1)阿克賽欽地區(qū);2)藏南地區(qū);3)南海諸島;4)釣魚島、赤尾嶼;5)臺灣省�！皢栴}地圖”損害國家利益,嚴重違反政治的嚴肅性、科學的嚴密性,同時也給人們日常出行、生活等造成了困擾。因此,“問題地圖”的排查與審核迫在眉睫。本文針對“問題地圖”審核依賴大量人工進行目視判別以及流行的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡需要大量的訓練樣本,提出了一種端到端的小樣本場景下基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的多尺度特征融合自適應智能“問題地圖”檢測方法。該方法首次將基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的目標檢測算法引入到“問題地圖”檢測中,采用融合特征的多尺度表達自適應尺度選擇機制,實現(xiàn)了“問題地圖”五大版圖錯誤的智能識別和標定。進一步的,該方法結合“問題地圖”的特點進行優(yōu)化,在訓練樣本較少的情況下完成了“問題地圖”的智能識別。實驗表明,本文算法用于檢測“問題地圖”的性能遠超其它算法,驗證了本文方法的有效性。具體的,本文主要研究內容及其相應的研究成果... 

【文章來源】：西南交通大學四川省 211工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：109 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

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Sigmoid及其導數(shù)圖像

1( )1xf xe (2-3)a) Sigmoid b) Sigmoid 導數(shù)圖 2-3 Sigmoid 及其導數(shù)圖像(2) Tanh( )x xx xe ef xe e (2-4)


本文編號：2990247