ArchiveLens：用于历史地图语义重构的生成式空间知识框架

ArchiveLens 提出生成式空间知识框架，将历史地图转化为以实体为中心的可查询地理空间数据库，提升地图语义解析能力。 该框架通过三个阶段解耦形态学与语义重建：使用 YOLOv11-seg 提取建筑足迹，基于 HSV 颜色阈值确定性地分类材料，并通过量化的视觉-语言模型解析本地化属性。 研究成果应用于芝加哥 445 份地理参考的 Sanborn 地图，实现了高精度的几何与语义准确性。