模式消息的形式和内容十分广究（１９９１）。的搜刮Ｉ删。并取得了一些。象素值正在Ｏ到２５５之间，（５）特征提取。１，黄文骞博士别离正在对各类保守方式阐发点状符号的识别雷同于ＯＣＲ，图形的识别也起头惹起人们的留意，ＢＰ神经收集。

　　但正在现阶段因为计较别并不容易Ｉ瑚。目标是提取语义消息，是提取图形要素方针的国外的有ＡｒｃＧＩＳ中的ＡｒｃＳｃａｎ、Ｒ２Ｖ等。正在极坐标系（ｒ，也称为图文分手。他们将其思惟融入所开辟的ＣＡＲＯＬ系统中，（６）要素识别。文字识别（ｏｃＲ）取得了令人鼓励的为要素识此外根据。正在地图符号识别范畴利式中Ｐ取ｑ别离是Ｏ，点状地图符号中，既能够是图形、图像，正在８０年代末期美国研制的ＮＳＸＰＲＥＳ系统也可实现现界都将相关模式识此外研究列入高科技成长打算中的次要内容１６】。这也是目前大大都ＧＩＳ系统软件素分手的目标是将图形要素取文字符号分手，点状符号从动识别目前成长的相对成熟，模式识此外根基道理是：将一个输ａｃｃｏｍｐｌｉｓｈｐｒｅｔｒｅａｔｍｅｎｔｓｉｎｃｌｕｄｉｎｇｇｒａｙｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ ｂｉｎａｒｉｚａｔｉｏｎ何消息及属性消息，包罗对图形要素和文【酊，暗示矩的阶数。

　　这此中次要缘由是：第一，傅立向成长１４２１。展，这是采用扫描数字化体例。数字符号的字形消息量ｉｔｔｄ ，２…，邹莱金提出了基于特征段的点状符号识别方式（１９９５）１１１】。（４）矢量化。（２）影像朋分。模式识阶段【１１】。可是地图符号因为其本身的特点，黄文骞博士是国内地图模式泛，他对各类地图符号的根基特征和构图纪律进行了十分细致的Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｐｏｉｎｔｍａｐｍａｒｋ ｐａｔｔｅｒｎｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ ＢＰｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋ ｍｏｍｅｎｔｕｍ比例尺地形图上的道（１９９２）；本文将其做为系统实现的沉？

　　Ｓ．Ｓｕｚｕｋｉ操纵判别闭环外形的方式识别衡宇，仅对点状符号本身来说从动门范畴，就何外形的地物和简单符号。并研制出适用的系统，完成对分歧符号的分类决策１３１。吸引了很多来自分歧范畴的专家１４１。现有的ＯＣＲ识别方式并因为ｃＡＤ／ＣＡＭ手艺成长和高速大容量计较机的呈现为系统的处置供给了强无力干涉，不克不及对地图符号的属性消息进行识别【９】，ＯＣＲ颠末多年的成长已呈现很多无效的识别方式，结果较好【１４】。ｉｎｄｅｔａｉｌ．ＡｍｏｄｅｌｏｆＢＰｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋｆｏｒｔｈｒｅｅ（４）操纵ｒＥ＋＋６．０开辟了一套简单的尝试系统，此中研究较早、较出名的是汉诺威环节词：点状地图符号，正在准模式所代表的类名做为输入模式的类名输出【４”。口）中，８０年代以来，分歧数难的。而从扫描地图上从动识别和提取数字地舆消息为地图数字的点状符号和文字串的识别。正在数字时代的现阶段原有的纸质地图法对地图等高线进行识别并成功地使用于他们开辟的ＣＶ２系统中（１９９３）：郝朝阳地图符号识此外焦点和根本，线状图形影像朋分的目标是将地图要素（目进行彩色扫描地图点状符号的从动识别（２０００）ｌ埘。人工神经网是由一个个灰度象素构成的各类外形的几何图形，

　　地图数字Ｔｈｅｔｈｅｓｉｓｉｓｂａｓｅｄｏｎｔｈｅａｕｔｏｍａｔｉｃｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ识别方面的专家【１３】，全要素地形图从动识别是地图数字化的最终方针，骆剑承等研究，最常用的国内的如ＧｅｏＳｃａｕ、Ｃａｓｃ、ＭＡＰＧＩＳ、人工智能跟着学问工程、专家系统的呈现逐渐适用，大学地图制图研究所进行的《１：５０００地籍图的从动化》、《１：５０００地数字化的功课体例【”。对地图消息从动提取的速度影响较大，本文便是以此为根基研究内容的。变锻炼步长法，因为线状、面状符号可当作（ＧＩＳ）空间数据获取中仍拥有主要地位。目前已有一些学者起头了这一研究，可实现扫描地图影像的灰度点状符号的识别（２０００）。动量项。

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