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摘要
建筑物是城市中极为重要的实体对象，对建筑物形状进行识别与分类对于城市结构
的认知和规划都起着不可或缺的作用。在地图空间中，对建筑物形状的识别和分类更是
在空间认知、制图综合和地图更新等领域中扮演着举足轻重的角色。现代地图中，对于
地图中矢量建筑物这类实体形状的认知，传统的方法多是基于统计和度量的。尽管这些
方法直观且易于理解，但它们往往无法获得建筑物形状更深层次的特征信息，这限制了
相关研究的推进。
目前有研究人员利用图神经网络等深度学习方法实现对矢量建筑物形状深度特征
的学习并基于
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