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公开(公告)号:CN113132912A
公开(公告)日:2021-07-16
申请号:CN202110387527.4
申请日:2021-04-12
Applicant: 东南大学
Abstract: 一种基于人地数字画像的传染病密接者的双重追溯方法,包括,获取传染病感染者相关数据;获取所述传染病感染者所在城市的所有人的定位数据;根据建筑轮廓数据和道路矢量数据构建三维空间沙盘,得到人地数字画像;根据所述三维空间沙盘和所述定位数据,划分室内、外人群行为轨迹数据集;追溯室内、外密切接触者;追溯并隔离密切接触者和潜在风险场所。本发明还提供一种基于人地数字画像的传染病密接者的双重追溯系统,根据传染病的接触感染判定标准,对室内外的密切接触者和潜在风险场所进行双重追溯,从而实现对密切接触者的精确定位和潜在风险场所的精准识别,达到监测和控制疫情风险的目的。
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公开(公告)号:CN116488335A
公开(公告)日:2023-07-25
申请号:CN202310422158.7
申请日:2023-04-19
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种城区尺度的电力能耗动态监测调配方法、系统及设备,涉及城市规划技术领域,包括搭建城区尺度基底空间沙盘、能耗动态数据层赋值、电力能耗动态监测、异常值判定与预警、电力自动调配、调配结果判定、城区电力能耗分区、电力能耗交互展示与报表输出,本发明通过两种智能监测设备对电力能耗进行动态监测,判定异常值并预警,运用决策树模型算法对城区尺度下不饱和单元和过饱和单元的电力进行自动调配,本发明对城区尺度的电力能耗进行动态监测,可以提升城市系统的能耗调节能力及运行效率,优化电力设施布局,对促进低碳城市、绿色城市的建设提供了支撑。
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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:CN115858843A
公开(公告)日:2023-03-28
申请号:CN202211469465.2
申请日:2022-11-22
Applicant: 东南大学
IPC: G06F16/58 , G06F16/587 , G06T17/05 , G06T17/10 , G06N20/00 , G06V10/26 , G06V20/70 , G06V10/762 , G06V10/764
Abstract: 本发明公开一种街区形态的城市空间图谱信息平台及其构建方法,属于城市规划领域;信息平台的构建方法包括街区形态数据录入、城市空间图谱信息平台搭建、案例多模态数据融合、街区形态自动聚类模型训练、智能链接模型簇训练、全息沙盘演示互动;该方法采用三维融合实体链接和人工智能技术对街区形态进行聚类,进而通过链接同类案例街区信息形成目标街区的更新工作模型;本发明能够应对旧城更新的建设需求,生成基于多模态资料的街区更新工作模型,拓展了旧城更新资料的采集范围,提高了旧城更新的工作效率。
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公开(公告)号:CN113656522A
公开(公告)日:2021-11-16
申请号:CN202110943082.3
申请日:2021-08-17
Applicant: 东南大学 , 上海图源素数字科技有限公司
Abstract: 本发明公开了一种空间码的生成方法及设备,属于国土空间规划领域。包括国土空间业务资料采集、根据业务类型对数据进行编码、数据输入信息平台、根据多尺度空间范围对数据进行编码、生成空间码和资料调用。该方法通过搭建信息平台,采用人工智能、轮廓提取和图形匹配技术对国土空间业务资料进行编码,来优化资料的整理和调用程序。本发明能够应对国土空间规划和管理领域的业务办理需求,实现基于资料所涉及的业务类型和多尺度空间范围的编码,以二维码作为传递媒介,自动为业务办理匹配所需的资料,提高了国土空间资料的整理、调用、管理和展示的工作效率。
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公开(公告)号:CN113011746A
公开(公告)日:2021-06-22
申请号:CN202110300602.9
申请日:2021-03-22
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开一种基于数字画像的空气传播类疾病高风险场所预警系统,属于疾病传播预警领域;一种基于数字画像的空气传播类疾病高风险场所预警系统:数据采集模块、数据集成模块、高风险公共场所及人群识别模块以及预警输出模块,该系统根据地块用地类型,识别城市公共场所,并结合LBS数据,构建城市公共场所数字地图;再根据城市公共场所实时人群数量,识别高风险城市公共场所和高风险人群,最后通过公共管理部门、手机运营商和城市公共场所输出风险预警;本发明基于LBS数据的高精度实时定位特征,提供了一种基于数字画像的空气传播类疾病高风险场所预警系统,能够实时预警城市公共场所中的风险,有效降低了疫情防控的难度。
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