摘要
本发明提供基于深度学习的地图资源识别方法，包括采集地图资源图像样本，并对所述地图资源图像样本进行标注，以形成地图图像数据集；基于设定的模型训练参数，从所述地图图像数据集中分批次获取训练样本；对分批次获取的训练样本进行数据增强，以生成分批次的增强训练样本；基于分批次的所述增强训练样本，对构建的深度学习模型进行训练，直至训练结束得到地图资源识别模型；获取待识别地图资源图像，并输入到所述地图资源识别模型进行地图资源检测和识别。本申请中的技术方案，该方法在准确性、对数据的依赖程度以及对复杂场景的适应能力上均实现显著改进，高效解决了现有地图资源识别方法存在的技术难题。
