基于深度学习的地图数据分析提取方法及系统

专利主权项内容

1.基于深度学习的地图数据分析提取方法，其特征在于，包括以下步骤：S100、地图数据采集：采集不同划分区域内的道路关键信息、建筑物关键信息和交通设施关键信息，并对其进行预处理后生成道路监测集、建筑物监测集和交通设施监测集；S200、地图数据分析：对道路监测集、建筑物监测集和交通设施监测集进行多重分析处理得到整合集，生成更新信号、置信信号或非置信信号，并赋予更新信号和置信信号对应的整合集以置信标签，赋予非置信信号对应的整合集以非置信标签；S300、深度学习提取：对非置信标签对应的整合集进行复核提取处理，得到复核提取数据集；用于对置信标签对应的整合集进行对比提取处理，得到更新提取数据集和可靠提取数据集；S400、地图数据更新：将复核提取数据集内的复核数据传输至数据库，与数据库内原始道路关键信息、原始建筑物关键信息和原始交通设施关键信息内的对应数据进行替换操作；将更新提取数据集作为新增信息传输至数据库进行新增操作；将可靠提取数据集内的可靠数据传输至数据库，与数据库内的原始道路关键信息、原始建筑物关键信息和原始交通设施关键信息内的对应数据进行替换操作。