1. 研究目的与意义（文献综述包含参考文献）
一 选题意义1选题背景随着时代的发展，目前国内外发射了不少遥感探测资源卫星，使得我们获取遥感影像更加方便快捷，这也使得我们从遥感影像中提取特征目标信息更加精准，这一方向也逐渐成为热点。
如今人们出行都依赖于导航，道路是其中的主干，所以利用遥感结合计算机来智能识别和提取道路信息非常重要，并且也可以减少人们的工作量和误差。
在快速发展的社会，信息的高效处理可以为企业和公司减少不必要的开支和增加数据的正确性，所以可以利用遥感高分辨率卫星的优点结合使用计算机卷积网络的能处理大量冗余数据，效率高等处理数据特点来对道路信息进行识别与处理。
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2. 研究的基本内容、问题解决措施及方案
研究内容及拟采用解决方法首先针对遥感图像进行道路提取和传统道路提取繁琐且精度不高分析道路智能提取与识别的国内外现状，在对研究基于卷积神经网络的道路智能提取与识别的原理和方法，通过现在计算机庞大的计算能力与存储能力来弥补往常单一数据获取，现在我们可以利用计算机与遥感结合从而获得多源数据来提高道路智能识别与提取的精度，并减少工作量。
在此次过程中将利用编程实现基于卷积神经网络的道路智能提取与识别算法，通过利用Python语言实现基于卷积神经网络的道路智能提取与识别算法，并对算法精度进行评定。
用计算机的特点来弥补人工的目视判别，在最大程度上减少人为误差，也能在最大程度减少数据缺失，从数据库中精确的提取有用信息。
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