[發(fā)明專利]一種圖層標(biāo)簽的確定方法、裝置、電子設(shè)備和存儲(chǔ)介質(zhì)

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• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202211716527.5
• 申請(qǐng)日: 2022-12-29
• 公開（公告）號(hào): CN115880715A
• 公開（公告）日: 2023-03-31
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 甘兵;張茂華;廖瑞毅;方杰
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 數(shù)字廣東網(wǎng)絡(luò)建設(shè)有限公司
• 主分類號(hào): G06V30/422
• 分類號(hào): G06V30/422;G06V10/44;G06V10/764
• 代理公司: 北京品源專利代理有限公司 11332
• 代理人: 馬迪

1.一種圖層標(biāo)簽的確定方法，其特征在于，該方法包括：

獲取訓(xùn)練區(qū)域的矢量數(shù)據(jù)和初始網(wǎng)格；

根據(jù)所述訓(xùn)練區(qū)域的矢量數(shù)據(jù)和所述初始網(wǎng)格，構(gòu)建訓(xùn)練模型；

獲取目標(biāo)區(qū)域的矢量數(shù)據(jù)；

將所述目標(biāo)區(qū)域的矢量數(shù)據(jù)輸入所述訓(xùn)練模型，確定所述目標(biāo)區(qū)域的圖層標(biāo)簽。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述根據(jù)所述訓(xùn)練區(qū)域的矢量數(shù)據(jù)和所述初始網(wǎng)格，構(gòu)建訓(xùn)練模型，包括：

根據(jù)所述訓(xùn)練區(qū)域的矢量數(shù)據(jù)和所述初始網(wǎng)格，確定所述訓(xùn)練區(qū)域的標(biāo)簽數(shù)據(jù)；

根據(jù)所述訓(xùn)練區(qū)域的所述標(biāo)簽數(shù)據(jù)和業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，基于訓(xùn)練算法構(gòu)建所述訓(xùn)練模型。

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法，其特征在于，所述確定訓(xùn)練區(qū)域的標(biāo)簽數(shù)據(jù)，包括：

確定所述訓(xùn)練區(qū)域的矢量數(shù)據(jù)的分類級(jí)別；

對(duì)所述分類級(jí)別進(jìn)行維度特征提取，確定所述訓(xùn)練區(qū)域的矢量數(shù)據(jù)向量；

將所述訓(xùn)練區(qū)域的所述矢量數(shù)據(jù)向量和所述初始網(wǎng)格進(jìn)行融合，確定所述訓(xùn)練區(qū)域的所述標(biāo)簽數(shù)據(jù)。

4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的方法，其特征在于，所述分類級(jí)別包括一級(jí)分類和二級(jí)分類；其中，

所述一級(jí)分類包括標(biāo)識(shí)屬性、基礎(chǔ)屬性、關(guān)系屬性、空間屬性、時(shí)間屬性、事件屬性、統(tǒng)計(jì)屬性和業(yè)務(wù)專題屬性中的至少之一；

所述二級(jí)分類包括城鎮(zhèn)開發(fā)邊界、耕地保護(hù)目標(biāo)、生態(tài)保護(hù)紅線、永久基本農(nóng)田保護(hù)圖斑、自然保護(hù)地、高速公路、出入口及道路構(gòu)造物、國道、省道、鐵路和圖斑中的至少之一。

5.根據(jù)權(quán)利要求3所述的方法，其特征在于，所述維度特征包括基礎(chǔ)特征維度、組合特征維度、圖譜特征維度和高階特征維度；

所述對(duì)所述分類級(jí)別進(jìn)行維度特征提取，確定訓(xùn)練區(qū)域的矢量數(shù)據(jù)向量，包括：

對(duì)所述分類級(jí)別進(jìn)行所述基礎(chǔ)特征維度的提取，確定基礎(chǔ)特征；

對(duì)所述訓(xùn)練區(qū)域的矢量數(shù)據(jù)的實(shí)體、關(guān)系和所述分類級(jí)別進(jìn)行特征轉(zhuǎn)換，確定高維向量，并進(jìn)行所述圖譜特征維度的提取，確定圖譜特征；

對(duì)所述分類級(jí)別進(jìn)行所述高階特征維度的提取，確定高階特征；

對(duì)所述基礎(chǔ)特征、所述圖譜特征和所述高階特征進(jìn)行所述組合特征維度的提取，確定組合特征；

根據(jù)所述基礎(chǔ)特征、所述組合特征、所述圖譜特征和所述高階特征確定所述矢量數(shù)據(jù)向量。

6.根據(jù)權(quán)利要求3所述的方法，其特征在于，所述將所述訓(xùn)練區(qū)域的矢量數(shù)據(jù)向量和所述初始網(wǎng)格進(jìn)行融合，確定所述訓(xùn)練區(qū)域的標(biāo)簽數(shù)據(jù)，包括：

基于第一方式，對(duì)所述訓(xùn)練區(qū)域的矢量數(shù)據(jù)向量和所述初始網(wǎng)格進(jìn)行融合，確定單矢量圖層標(biāo)簽數(shù)據(jù)；

基于第二方式對(duì)多個(gè)所述單矢量圖層標(biāo)簽數(shù)據(jù)進(jìn)行融合，確定所述訓(xùn)練區(qū)域的標(biāo)簽數(shù)據(jù)。

7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的方法，其特征在于，所述第一方式包括直接賦值、時(shí)間記錄、面積計(jì)算、時(shí)間變化和密度變化中的任一種；

所述第二方式包括記錄實(shí)體、計(jì)算類型分布、數(shù)值融合、組合特征、時(shí)間特征融合和空間特征融合中的任一種。

8.一種圖層標(biāo)簽的確定裝置，其特征在于，該裝置包括：

第一獲取模塊，用于獲取訓(xùn)練區(qū)域的矢量數(shù)據(jù)和初始網(wǎng)格；

模型構(gòu)建模塊，用于根據(jù)所述訓(xùn)練區(qū)域的矢量數(shù)據(jù)和所述初始網(wǎng)格，構(gòu)建訓(xùn)練模型；

第二獲取模塊，用于獲取目標(biāo)區(qū)域的矢量數(shù)據(jù)；

標(biāo)簽確定模塊，用于將所述目標(biāo)區(qū)域的矢量數(shù)據(jù)輸入所述訓(xùn)練模型，確定所述目標(biāo)區(qū)域的圖層標(biāo)簽。

9.一種電子設(shè)備，其特征在于，所述電子設(shè)備包括：

至少一個(gè)處理器；以及與所述至少一個(gè)處理器通信連接的存儲(chǔ)器；其中，

所述存儲(chǔ)器存儲(chǔ)有可被所述至少一個(gè)處理器執(zhí)行的計(jì)算機(jī)程序，所述計(jì)算機(jī)程序被所述至少一個(gè)處理器執(zhí)行，以使所述至少一個(gè)處理器能夠執(zhí)行權(quán)利要求1-7中任一項(xiàng)所述圖層標(biāo)簽的確定方法。

10.一種計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，其特征在于，所述計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)指令，所述計(jì)算機(jī)指令用于使處理器執(zhí)行時(shí)實(shí)現(xiàn)權(quán)利要求1-7中任一項(xiàng)所述圖層標(biāo)簽的確定方法。