声环境烦恼度的预测方法、装置、电子设备及存储介质

    公开(公告)号:CN119152219B

    公开(公告)日:2025-04-18

    申请号:CN202411065528.7

    申请日:2024-08-05

    Abstract: 本申请实施例提供了一种声环境烦恼度的预测方法、装置、电子设备及存储介质。该方法包括:获取采样区域所对应的全景环境图像和地理位置信息;将全景环境图像和地理位置信息输入预先训练的烦恼度预测模型,通过烦恼度预测模型对全景环境图像进行特征提取,得到全景环境图像的图像特征,并基于该图像特征和上述地理位置获得采样区域的声环境对居民所产生的烦恼度预测值。可见,本技术方案中,基于全景环境图像、地理位置信息和烦恼度预测模型即可实现声环境烦恼度的预测,不需要耗费大量的人力成本,预测方法简单方便,大大提高了声环境烦恼度的预测效率,并且准确性较高。

    生态系统服务能力评估模型训练、生成方法

    公开(公告)号:CN119539565A

    公开(公告)日:2025-02-28

    申请号:CN202411510962.1

    申请日:2024-10-28

    Abstract: 本公开提出一种基于生态系统服务能力评估模型训练、生成方法,其中该模型训练方法包括,将预获取的训练区域划分为多个子区域,针对任一子区域,生成对应的多个层级的关联区域;根据获取到的多个子区域的相关评估数据,以及各子区域分别对应的服务能力参数对待训练评估模型进行训练,使得该训练模型的输出与真实的服务能力参数的误差满足预设条件。在利用该评估模型进行预测时,将对应区域划分为多个子区域以及多个层级的关联区域,可以在一定程度降低相关评估数据获取的难度,以及针对较大规模研究区域可以输出多个层级的服务能力参数,提高针对较大规模的研究区域的生态系统服务能力评估的结果的准确性。

    声环境烦恼度的预测方法、装置、电子设备及存储介质

    公开(公告)号:CN119152219A

    公开(公告)日:2024-12-17

    申请号:CN202411065528.7

    申请日:2024-08-05

    Abstract: 本申请实施例提供了一种声环境烦恼度的预测方法、装置、电子设备及存储介质。该方法包括:获取采样区域所对应的全景环境图像和地理位置信息;将全景环境图像和地理位置信息输入预先训练的烦恼度预测模型,通过烦恼度预测模型对全景环境图像进行特征提取,得到全景环境图像的图像特征,并基于该图像特征和上述地理位置获得采样区域的声环境对居民所产生的烦恼度预测值。可见,本技术方案中,基于全景环境图像、地理位置信息和烦恼度预测模型即可实现声环境烦恼度的预测,不需要耗费大量的人力成本,预测方法简单方便,大大提高了声环境烦恼度的预测效率,并且准确性较高。

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