一种基于深度学习的GIS缓冲区参数推断方法及系统

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一种基于深度学习的GIS缓冲区参数推断方法及系统
申请号:CN202511285313
申请日期:2025-09-10
公开号:CN120780657A
公开日期:2025-10-14
类型:发明专利
摘要
本申请涉及地理信息系统的技术领域,尤其涉及一种基于深度学习的GIS缓冲区参数推断方法,该方法包括以下步骤:获取用户输入的自然语言指令;解析所述自然语言指令,以提取地理实体关键词和模糊描述词;基于所述模糊描述词,通过预训练的语言‑空间映射模型,确定初始距离参数;基于所述地理实体关键词,查询空间数据库,以获取地理实体属性;根据所述地理实体属性,对所述初始距离参数进行修正,得到修正距离参数;使用现场可编程门阵列FPGA,对空间关系矩阵进行并行计算,以生成优化缓冲区;输出所述优化缓冲区。本申请引入FPGA进行空间关系矩阵的并行计算,显著提升了数据处理速度和能效比,实现了缓冲区的实时生成。
技术关键词
地理实体 现场可编程门阵列 缓冲区参数 自然语言 推断方法 地形高程数据存储 关键词 指令 脉动阵列结构 执行卷积运算 矩阵 数字高程模型 关系 推断系统 地理信息系统 神经网络模型 插值算法 电子设备 模块