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公开(公告)号：CN111723525B
公开(公告)日：2023-10-31
申请号：CN202010582321.2
申请日：2020-06-23
Applicant: 南通大学
IPC: G06F30/27 , G06F18/25 , G06F18/2135 , G06N3/0499 , G06N3/084 , G01D21/02
Abstract: 本发明公开了一种基于多源数据和神经网络模型的PM2.5反演方法，获取Landsat 8影像数据，PM2.5监测数据，气象数据，高程数据和城市特征数据；提取Landsat 8影像特征及其衍生特征；提取风速、温度、降水和相对湿度等与PM2.5具有相关性的气象特征；提取地形特征以及工厂密度、道路密度、人口密度和人均GDP等城市特征；搭建神经网络模型，对数据集进行训练；对模型进行优化；使用反演模型得到PM2.5反演结果；利用逐小时气象数据实时更新反演结果并利用逐小时空气质量数据对反演结果进行纠偏。本发明能够较准确的反演出PM2.5实时浓度，得到PM2.5的空间分布规律，为需要高精度PM2.5分布数据的研究提供基础数据。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110990661A
公开(公告)日：2020-04-10
申请号：CN201911008792.6
申请日：2019-10-23
Applicant: 南通大学
IPC: G06F16/906 , G06F16/951 , G06F16/9537
Abstract: 本发明属于智能交通技术领域，公开了一种基于路网约束和密度聚类的兴趣区域出入口提取方法。本发明将城市路网数据和遥感影像数据结合，进行区域划分后确定兴趣区域，然后获取出租车下客点数据并进行清洗。针对每个兴趣区域，建立边界缓冲区域，提取缓冲区域内的出租车下客点数据，并对出租车下客点数据进行密度聚类，确定兴趣区域的出入口位置。本发明通过对出租车下客点数据进行密度聚类，准确提取常见兴趣区域的出入口，实现了常见兴趣区域的出入口的动态监测与及时更新。
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公开(公告)号：CN110990661B
公开(公告)日：2023-06-30
申请号：CN201911008792.6
申请日：2019-10-23
Applicant: 南通大学
IPC: G06F16/906 , G06F16/951 , G06F16/9537
Abstract: 本发明属于智能交通技术领域，公开了一种基于路网约束和密度聚类的兴趣区域出入口提取方法。本发明将城市路网数据和遥感影像数据结合，进行区域划分后确定兴趣区域，然后获取出租车下客点数据并进行清洗。针对每个兴趣区域，建立边界缓冲区域，提取缓冲区域内的出租车下客点数据，并对出租车下客点数据进行密度聚类，确定兴趣区域的出入口位置。本发明通过对出租车下客点数据进行密度聚类，准确提取常见兴趣区域的出入口，实现了常见兴趣区域的出入口的动态监测与及时更新。
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公开(公告)号：CN110413855B
公开(公告)日：2023-02-24
申请号：CN201910626042.9
申请日：2019-07-11
Applicant: 南通大学
IPC: G06F16/906 , G06F16/35 , G06F16/9537
Abstract: 本发明公开了基于出租车下客点的区域出入口动态提取方法，属于智能交通技术领域。本发明将POI数据和出租车下客点数据提取后进行预处理，然后POI数据根据位置信息和名称信息进行聚类分析，确定各个感兴趣区域，设定各个感兴趣区域的周边道路缓冲区，获取对应缓冲区的出租车下客点信息，根据该信息进行聚类，确定每个感兴趣区域的出租车下客点聚类区域，然后根据感兴趣区域的边界、感兴趣区域的区域中心和感兴趣区域对应的各个出租车下客点聚类中心确定感兴趣区域的出入口。本发明通过与出入口关联的下客点热度，提取实现常见感兴趣区域的出入口，实现了常见感兴趣区域的出入口的动态监测，可以及时发现新的出入口以及现在出入口的分布规律。
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公开(公告)号：CN110413855A
公开(公告)日：2019-11-05
申请号：CN201910626042.9
申请日：2019-07-11
Applicant: 南通大学
IPC: G06F16/906 , G06F16/35 , G06F16/9537
Abstract: 本发明公开了基于出租车下客点的区域出入口动态提取方法，属于智能交通技术领域。本发明将POI数据和出租车下客点数据提取后进行预处理，然后POI数据根据位置信息和名称信息进行聚类分析，确定各个感兴趣区域，设定各个感兴趣区域的周边道路缓冲区，获取对应缓冲区的出租车下客点信息，根据该信息进行聚类，确定每个感兴趣区域的出租车下客点聚类区域，然后根据感兴趣区域的边界、感兴趣区域的区域中心和感兴趣区域对应的各个出租车下客点聚类中心确定感兴趣区域的出入口。本发明通过与出入口关联的下客点热度，提取实现常见感兴趣区域的出入口，实现了常见感兴趣区域的出入口的动态监测，可以及时发现新的出入口以及现在出入口的分布规律。
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公开(公告)号：CN111723525A
公开(公告)日：2020-09-29
申请号：CN202010582321.2
申请日：2020-06-23
Applicant: 南通大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多源数据和神经网络模型的PM2.5反演方法，获取Landsat 8影像数据，PM2.5监测数据，气象数据，高程数据和城市特征数据；提取Landsat 8影像特征及其衍生特征；提取风速、温度、降水和相对湿度等与PM2.5具有相关性的气象特征；提取地形特征以及工厂密度、道路密度、人口密度和人均GDP等城市特征；搭建神经网络模型，对数据集进行训练；对模型进行优化；使用反演模型得到PM2.5反演结果；利用逐小时气象数据实时更新反演结果并利用逐小时空气质量数据对反演结果进行纠偏。本发明能够较准确的反演出PM2.5实时浓度，得到PM2.5的空间分布规律，为需要高精度PM2.5分布数据的研究提供基础数据。
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