识别模型训练方法、识别方法、电子设备及存储介质

专利申请号：CN202310016428.4

公 开 号：CN116524531A

发 明 人：房晓亮 邱泽航 张云菲 童纯清 卢毓伟 

代 理 人：曾利平

代理机构：长沙正奇专利事务所有限责任公司

专利类型：发明专利

申 请 日：20230801

公 开 日：20230106

专利主分类号：G06V30/422

关 键 词：网眼 样本 道路网 标注 模式识别模型 特征向量 网格 正交 城市道路网 存储介质 电子设备 规则推理 模型训练 判别结果 输出向量 输入向量 特征参量 网格模式 统计分析 构建 路网 

摘      要：本发明公开了一种识别模型训练方法、识别方法、电子设备及存储介质，所述训练方法包括从城市道路网数据中选取道路网，并对所述道路网中的每个网眼样本进行网格标注或非网格标注；对所述道路网中的道路进行化简，得到化简后的道路网；计算化简后的道路网中每个网眼样本的正交指标；基于所述网眼样本的正交指标，定义并计算每个所述网眼样本用于网格模式识别的特征参量，得到每个所述网眼样本的特征向量；构建模式识别模型，以每个所述网眼样本的特征向量为输入向量，以对应的标注为输出向量，对所述模式识别模型进行训练。本发明能够克服以往基于规则推理与统计分析的识别方法难以与人为判别结果相一致的局限性。