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公开(公告)号：CN117893376A
公开(公告)日：2024-04-16
申请号：CN202311518613.X
申请日：2023-11-15
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于时空碳足迹的社区碳排放监测与调控方法，包括建立社区尺度基础沙盘、识别碳源与人群时空活动、生成社区人群的时空碳足迹、社区碳排放动态监测与社区碳排放调控；该方法通过将人群时空活动数据转化为人群时空碳排数据，能够根据人群碳足迹精准监测社区碳排放的动态变化。本发明能够应对城市规划设计领域碳排放的优化，实现基于人群碳排放特征来调整社区的空间形态布局，用精准量化的方式降低城市碳排放，营造宜居社区环境。
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公开(公告)号：CN116452374A
公开(公告)日：2023-07-18
申请号：CN202310422155.3
申请日：2023-04-19
Applicant: 东南大学
IPC: G06Q50/16 , G06Q10/0631 , G06F18/23213 , G06T17/05
Abstract: 本发明提供基于多智能体的用地规划方案自动生成与交互方法及系统，涉及城市规划技术领域。该基于多智能体的用地规划方案自动生成与交互方法，包括数据采集与标准化、多智能体情景优化规则定义、功能单元智能体规则设定、功能单元智能体区位自动选择、数据输出与展示交互。该方法通过对城市用地功能多智能体规则的设定，采用功能单元智能体布局模型来自动生成城市用地功能布局。本发明能够应对城市规划领域用地功能的生成，实现基于人工智能算法对城市空白地块的用地功能进行在地性科学布局，用精准量化的方式使城市功能布局的效率更高，城市设计方案质量更佳。
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公开(公告)号：CN116108122A
公开(公告)日：2023-05-12
申请号：CN202310186141.6
申请日：2023-03-01
Applicant: 东南大学
IPC: G06F16/29 , G06F18/23213 , G06F3/14 , G06F3/01 , G06F3/0484 , G06T7/62 , G06T17/05 , G06T19/20 , G06Q50/26
Abstract: 本发明提供一种基于空间熵的城市用地功能自动识别方法，涉及城市规划领域。该基于空间熵的城市用地功能自动识别方法，包括采集目标地块和案例地块范围的地理空间信息数据，将地理空间信息数据矢量化，并将矢量化后地理空间信息数据的输入到地理信息平台；根据案例地块范围的地理空间信息数据计算空间熵；对案例地块范围的空间熵值进行聚类，形成空间熵值特征阈值库；划分目标地块用地边界，对照空间熵值特征阈值库识别地块功能；根据目标地块街景数据计算窗墙比，对用地功能进行验证；将目标地块模型信息输出到全息大屏进行展示，规划师根据手势进行模型浏览及功能选择，将结果输出为用地性质图。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119539474A
公开(公告)日：2025-02-28
申请号：CN202411498748.9
申请日：2024-10-25
Applicant: 东南大学
IPC: G06Q10/0635 , G06Q10/0639 , G06Q50/26 , G06F18/23 , G06N3/006
Abstract: 本发明公开了一种城市高温风险区域空间形态的自动优化方法及系统，首先根据矢量建筑形态数据，以街坊为空间分析单元，搭建城市尺度基础空间沙盘；在每个空间分析单元内获取温度和湿度数据，计算城市布局的热风险指数；然后根据热风险指数对城市高温风险区进行分区，通过聚类算法计算空间形态要素的重要性指标；最后将城市内每个单体作为一个智能体建立多智能体系统，通过多智能体的交互迭代激励智能体采取能够降低高温风险的动作，直至满足优化条件，输出城市高温风险区域空间形态优化结果。本发明能够应对100km2以上范围内的大规模高温风险识别和形态自动优化需要，提升了后续形态要素调整的准确性和科学性。
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公开(公告)号：CN116452373A
公开(公告)日：2023-07-18
申请号：CN202310422152.X
申请日：2023-04-19
Applicant: 东南大学
IPC: G06Q50/16 , G06Q10/0631 , G06T17/05 , G06N3/126 , G06F16/29
Abstract: 本发明提供基于多目标遗传算法的街区建筑体量智能生成方法与系统，涉及城市规划领域。该基于多目标遗传算法的街区建筑体量智能生成方法，包括将街区矢量数据和城市政策标准数据进行格式统一化处理；通过街区矢量数据和城市政策标准数据，生成规则编码；依据街区建筑生成规则编码，建立建筑体量多目标最优化模型；通过城市政策标准数据，确定优化变量的边界条件；求解所建立的建筑体量多目标最优化模型；将求解的方案进行数据输出与交互展示。本发明能够应对城市规划设计领域的街区建筑体量的智能生成，实现基于多目标遗传算法的建筑物体量智能规则生成来形成城市形态布局，用指标量化的方式使规则更加合理，城市设计方案质量更优。
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公开(公告)号：CN119625207A
公开(公告)日：2025-03-14
申请号：CN202411662500.1
申请日：2024-11-20
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于功能‑形态交互的建筑群自动布局方法及系统，包括如下步骤：采集目标街区的设计边界数据、道路网络数据、生态环境数据与现有建筑数据，构建三维空间数字沙盘；采集若干案例街区的建筑占地面积、周边道路属性、建筑层数与用地功能数据，构建用地功能和空间形态灰度共生矩阵；进行因子分析得到功能‑形态因子载荷矩阵文件数据，生成基于知识图谱的功能‑形态关联模型；应用深度确定性策略梯度算法进行功能‑形态动态交互的建筑群生成，生成建筑群布局方案；输入上位规划，输出筛选后符合上位规划要求的3D街区建筑群模型对象集合；将通过筛选的3D街区建筑群模型叠加于数字沙盘，确定最终方案进行输出。
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公开(公告)号：CN117763379A
公开(公告)日：2024-03-26
申请号：CN202311769259.8
申请日：2023-12-21
Applicant: 东南大学
IPC: G06F18/23 , G06F16/215 , G06F16/29 , G06F18/24 , G06F16/9537 , G06N3/04 , G06F18/213 , G06F3/01
Abstract: 本发明公开一种基于图神经网络的老年人群行为需求智能识别方法，包括老年人群多源数据沙盘构建、老年人群行为数据处理、图神经网络特征计算及聚类、老年人群行为需求筛选与老年人群行为需求检测。该方法通过获取时空高分辨率的人群数据与空间数据，采用图神经网络对老年人群行为需求谱系进行精细聚类与筛选，从而实现城市尺度全覆盖、批量化、精细化的老年人群行为需求识别，为针对性、精准化改善提升老年人群生活品质提供可靠依据。
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公开(公告)号：CN115774957A
公开(公告)日：2023-03-10
申请号：CN202211510534.X
申请日：2022-11-29
Applicant: 东南大学
IPC: G06F30/27 , G06N3/0475 , G06N3/094
Abstract: 本发明公开了基于人工智能算法的城市地块高度自适应生成与演示平台，包括以下步骤：场地数据采集与计算；案例数据采集与转化；场地空间结构生成与结构潜力值划分；空间结构全息显示与选取；地块高度自适应生成；人机交互调整地块高度；方案判断与输出；基于人工智能算法的城市地块高度自适应生成与演示平台解决了传统人工方案设计流程繁复、工作周期长、交互设计性差、人力成本高等多方面问题，进一步提升地块高度生成的效率；整合设计师思维与计算机逻辑，实现自上而下与自下而上相结合的高度形态方案生成方法，以应对更多场景下的城市设计高度方案生成。
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