【摘 要】
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为提升机器地图制图的智能化程度，提高地图点注记配置的效率及质量，文章提出基于深度学习的地图点注记配置方法。首先从公开出版的地图集中获取图片构建地图点注记数据集，然后采用卷积神经网络和密集卷积网络模型，基于TensorFlow和MXNet两种框架，对地图点注记进行类别识别和文字识别，最后根据文字识别结果进行注记位置匹配，并结合注记类别进行注记配置，以实现深度学习方法在地图点注记配置中的应用。实验结果
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（编号45171394）； 教育部产学合作协同育人项目（编号201901024025）； 郑州大学高层次人才科研启动项目（编号135-32310276）；
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为提升机器地图制图的智能化程度，提高地图点注记配置的效率及质量，文章提出基于深度学习的地图点注记配置方法。首先从公开出版的地图集中获取图片构建地图点注记数据集，然后采用卷积神经网络和密集卷积网络模型，基于TensorFlow和MXNet两种框架，对地图点注记进行类别识别和文字识别，最后根据文字识别结果进行注记位置匹配，并结合注记类别进行注记配置，以实现深度学习方法在地图点注记配置中的应用。实验结果显示，这种方法能够实现地图点注记自动化配置，有效提高地图制图注记配置效率。
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