本文内容来源于《测绘通报》2020年第6期，审图号：GS（2020）2352号
图像识别在互联网“问题地图”监控中的应用
黄龙, 吴佳桐
自然资源部地图技术审查中心, 北京 100830
摘要：本文对互联网“问题地图”监控的发展历程进行了回顾，阐述了全国互联网“问题地图”监控网络和工作机制，分析了当前互联网“问题地图”监控工作中存在数据量过大，难以及时准确发现及违法成本低，难以有效减少“问题地图”发生的两大难点。对比分析了图像识别技术在互联网“问题地图”监控工作中实际应用的两种方法，分析了两种方法在不同场景中的应用，为各级自然资源主管部门依法履职，利用图像识别技术进一步做好互联网“问题地图”监控工作提供了参考。
关键词： 问题地图监控, 图像识别, 问题地图, 互联网地图, 地图监管
引文格式：黄龙, 吴佳桐. 图像识别在互联网“问题地图”监控中的应用[J]. 测绘通报, 2020(6): 145-148.doi: 10.13474/j.cnki.11-2246.2020.0198.
阅读全文：http://tb.sinomaps.com/CN/10.13474/j.cnki.11-2246.2020.0198
正文
互联网地图是地理信息的重要载体，也是国家版图的重要表现形式，事关国家主权、安全和利益。随着移动互联网、云计算、人工智能等新兴技术的蓬勃兴起和地理信息应用的不断深入，实景地图、自动驾驶地图等新型互联网地图产品日益普及，静态地图在社交平台、新闻媒体等网站中大量使用。
“问题地图”，尤其是互联网上登载的“问题地图”，因其受众面广、传播速度快等特点，极易引发舆论热炒。从几年前的奥迪地图门事件、湖南卫视《爸爸去哪儿》“问题地图”事件，到2019年的《亲爱的，热爱的》“问题地图”事件、迪奥宣讲会“问题地图”事件、29家“世界500强”企业官方网站“问题地图”事件，“问题地图”备受舆论关注。其中，《亲爱的，热爱的》“问题地图”事件发生仅5天时间在新浪微博的浏览量就超过5亿次，一度登上热搜榜的榜首，足见社会舆论对“问题地图”事件的高度关注。
本文针对互联网“问题地图”这一热点，通过介绍开展互联网“问题地图”监控这项工作的发展历程、现有的监控网络和工作机制，分析存在的主要难点，研究当前图像识别技术在这项工作中的应用，为各级自然资源主管部门依法履职，利用图像识别技术进一步做好互联网“问题地图”监控工作提供参考。
1 互联网“问题地图”监控概述
1.1 互联网“问题地图”
互联网“问题地图”是指互联网上登载的违反了《测绘法》《地图管理条例》《地图审核管理规定》《公开地图内容表示若干规定》《公开地图内容表示补充规定》等法律法规，表示错误或表示了不允许表示的内容的地图。
互联网“问题地图”主要分为3大类:(1)存在危害国家统一、主权和领土完整等严重问题，如没有正确表示台湾是中国的一个省、错绘国界线、漏绘重要岛屿、错将我国重要岛屿按其他国家主张名称进行标注等;(2)地图上标示了危害国家安全、损害国家荣誉和利益的内容，如标示国防、军事设施、未经公开的港口等秘不外宣的内容等;(3)其他不符合地图管理有关规定的地图和行为，如地名在地图上的表示不符合国家有关规定，其他国家和地区表示不符合我国政治外交主张和有关规定等。
1.2 互联网“问题地图”监控发展历程
互联网“问题地图”监控是以挖掘互联网中的“问题地图”和涉密地理信息交易信息为重点，为主管部门履行职责提供线索和依据，以达到减少“问题地图”和维护国家地理信息安全的目的。互联网“问题地图”监控工作开始于2005年，历经起步探索阶段、地图图片监控阶段、POI兴趣点监控阶段，到2014年起实现对地图服务网站、地图图片、POI兴趣点和涉密信息交易进行全面监控。详见表1。
表1 互联网地图监控工作发展历程
1.3 互联网“问题地图”监控网络
2014年，在自然资源部地图技术审查中心建立了国家主节点监控室，全国各省、自治区、直辖市建立了省级节点。目前我国已经构建了1个国家主节点和全国31个省级节点的国省两级的互联网“问题地图”监控网络，并逐步向部分地市延伸。国家主节点和省级节点根据职责分工，按属地管理的原则进行划分。工作分工见表2。
表2 国家主节点和省级节点的工作分工
1.4 互联网“问题地图”监控工作机制
近年来，按照谁主管谁负责的原则，自然资源主管部门对地图内容表示负有监督责任，各部门对各自主管的单位负主要责任。自然资源主管部门与其他部门之间建立了部门间协同处理的监管工作机制。在自然资源系统内建立了国家主节点与各省级节点之间交换监控数据的信息互通机制、分析违法线索的问题研判机制、开展执法行动的协同处理机制、定期座谈交流的工作交流机制。
1.5 互联网“问题地图”监控存在的难点
互联网“问题地图”监控的难点主要有两方面:一是如何及时高效发现“问题地图”;二是如何有效减少“问题地图”的发生。据国家互联网应急中心发布的《互联网行业运行指数———中国网站》报告指出，截至2017年底，我国网站数量达到526万。从技术实现角度，如何从如此庞大的体量中及时快速地挖掘地图并识别出其中存在的“问题地图”，是长期困扰各级自然资源主管部门的主要难点。从违法查处角度，因违法主体多为国家版图意识欠缺，非主观恶意使用“问题地图”，在查处时多以责令整改、批评教育为主。据上海市规划和自然资源局公示，热播剧《亲爱的，热爱的》使用“问题地图”事件最终被处以10万元的罚款，相较该剧的投入和收入，处罚难以对违法者形成足够的震慑。“问题地图”违法成本低，也是影响互联网“问题地图”监控成效的一个难点。
为解决这些难点，近年来一些学者对此进行了研究，也取得了一定的成果。文献
2 图像识别在互联网“问题地图”监控中的应用
2.1 图像识别技术
图像识别技术是指利用计算机对图像进行处理、分析和理解，以识别各种不同目标对象的技术。图像识别是通过存储的信息与当前的信息进行比较，实现对图像的识别
近年来，深度学习凭借其强大的对数据的高速识别处理能力和较高的准确率，成为图像识别这一领域的研究热点
2.2 图像识别在互联网“问题地图”监控中的应用
利用图像识别技术开展互联网“问题地图”监控，极大地减轻了人工搜索“问题地图”的工作量，是新形势下做好这项工作可选择的重要方法。在实际监控过程中主要有两种工作场景，一种是要从海量的图片中寻找“问题地图”图片，另一种是已经发现了“问题地图”图片需要寻找根源。针对这两种场景，多年来许多学者进行了相应的研究。
2.2.1 基于卷积神经网络的地图图片智能识别方法
基于主动学习的样本扩容算法和卷积神经网络的自动识别地图图片的方法
基于主动学习的样本扩容算法和卷积神经网络的自动识别地图图片的方法实现流程如图1所示。
图1 基于主动学习的样本扩容算法和卷积神经网络的自动识别地图图片流程
这种方法适用于从海量数据中自动识别地图图片，但无法识别“问题地图”，对后期人工判定“问题地图”要求较高。目前该方法已经应用于全国互联网地图监控系统中。采用该方法对中国政府网、中国经济网、中青在线网、新浪网4家网站2019年登载的图片进行搜索，识别其中的地图图片，从表3可以看出地图图片的识别准确率达到80%左右，随着样本的不断增加，准确率将进一步提升。
表3 基于卷积神经网络智能识别地图图片用时及准确率
2.2.2 基于“问题地图”样本库快速挖掘“问题地图”图片的方法
基于“问题地图”样本库的以图搜图自动识别“问题地图”的方法
基于“问题地图”样本库的以图搜图自动识别“问题地图”的方法实现流程如图2所示。
这种方法适用于寻找“问题地图”源头出处，但对“问题地图”样本库的构建质量要求较高，样本库越丰富，识别的速度和准确率就越高，对目标网站和目标对象的深度搜索能力较弱。目前该方法在各级互联网“问题地图”监控部门搜索源图时发挥了较好的作用。
图2 基于“问题地图”样本库的以图搜图自动识别“问题地图”流程
采用该方法对2019年《亲爱的，热爱的》热播电视剧使用“问题地图”情况和迪奥宣讲会使用“问题地图”的情况进行源头定位，将“问题地图”图片输入搜索引擎中，设置网址关键词、时间排序等参数后即可得出最早报道使用该“问题地图”的出处。结果显示，上述2个事件均由新浪微博中最早登载，并引发舆论转载。
3 结语
本文首先对互联网“问题地图”监控的发展历程进行了介绍，阐述了目前全国互联网“问题地图”监控网络和工作机制，分析了当前互联网“问题地图”监控存在的两大难点。同时对比分析了图像识别技术在互联网“问题地图”监控中应用的两种方法。展望未来，随着人工智能和深度学习的深入发展，图像识别技术在解决“问题地图”监控领域时效性和准确度问题上将发挥更大的作用。
作者简介：黄龙(1988-),男,硕士,工程师,主要从事互联网地理信息监管和地图审查工作。E-mail:502425199@qq.com
初审：杨瑞芳
复审：宋启凡
终审：金 君
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