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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：CN116109040A
公开(公告)日：2023-05-12
申请号：CN202310186142.0
申请日：2023-03-01
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明提供一种基于空间熵的城市住区形态自动生成方法，涉及城市规划领域。该基于空间熵的城市住区形态自动生成方法，包括地理空间信息输入与标准化；构建住区形态样本库，生成场地形态多方案；构建空间熵计算规则库，计算场地形态多方案空间熵值；计算住区空间熵值合理区间与最优值；筛选N个优选方案；构建人机交互指令库，对场地形态多方案进行展示比选；结果输出。解决了住区形态自动生成设计结果数量庞大，人工评价与筛选较为困难，存在评价效率低、周期长、低交互性等问题，实现了城市住区自动生成、评价与筛选方法，并将筛选结果展示与实时调整反馈，提升了住区形态自动生成设计结果的合理性。
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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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公开(公告)号：CN112099627A
公开(公告)日：2020-12-18
申请号：CN202010923499.9
申请日：2020-09-04
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开一种基于人工智能的城市设计虚拟现实即时交互平台，交互方式包括如下步骤：将某地段的城市设计场地范围地理空间信息输入与栅格化；提取某地段的城市设计场地范围地理空间信息特征，通过卷积神经网络学习智能生成城市设计方案；将城市设计方案输入全息沙盘显示平台，构建城市设计方案智能三维沙盘；定位规划师与智能三维沙盘的空间位置；构建交互反馈的指令库，选择和识别指令；指令处理与结果反馈显示。构建城市设计方案的智能三维沙盘和虚拟现实交互系统，解决了传统方案展示和调整存在的互动性差、方案调整人工成本高、调整后续工作周期长的问题，实现了基于人工智能的方案自动生成和规划师对城市设计方案即时准确高效的反馈调整。
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公开(公告)号：CN119473010A
公开(公告)日：2025-02-18
申请号：CN202411598707.7
申请日：2024-11-11
Applicant: 东南大学
IPC: G06F3/01
Abstract: 本发明公开了一种基于人机交互的“多智能体”模拟与规划优化方法，包括目标场地基础数据采集、人机交互智能平台搭建、社区设施规划多方案生成、社区“多智能体”模拟与供需指数测算、社区设施规划方案比选优化与综合输出。该方法通过采用人机互动的方式生成社区设施规划方案，并通过多智能体模型对社区设施供需场景进行模拟与评估，可将人机交互的规划设计过程与多智能体模型相结合，为智慧化社区设施布局与多智能体辅助规划设计奠定基础。本发明克服了传统社区设施规划重社区设施建设现状、轻社区居民实际需求特征的局限性，解决了以人机交互方式辅助规划方案智能生成与推演评估的难题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119091389A
公开(公告)日：2024-12-06
申请号：CN202411588982.0
申请日：2024-11-08
Applicant: 东南大学
IPC: G06V20/52 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06N20/00
Abstract: 本发明公开了一种基于高精度人流监测的历史文化街区客群自动画像方法，涉及城市规划技术领域，在云计算平台中输入目标历史文化街区边界数据和经纬度信息，采集目标历史文化街区的基础数据，构建空间数据库和业态数据库并生成待巡检点位，通过可穿戴智能设备采集巡检点位信息数据并上传到云计算平台，通过云计算平台的客群自动画像单元处理实时数据，并基于性别识别模块、年龄识别模块、属性识别模块、情绪识别模块、行为识别模块识别巡检点位人群信息，进而通过深度学习训练的方式，实现历史文化街区人群画像，并在云计算平台上对其进行数据分析和监测报告及异常评测，在可穿戴智能设施中进行可视化展示，从而输出诊断结果与关联相应调控策略。
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公开(公告)号：CN115858616A
公开(公告)日：2023-03-28
申请号：CN202211469469.0
申请日：2022-11-22
Applicant: 东南大学
IPC: G06F16/2458 , G06F16/248 , G06F16/29 , G06F3/0484
Abstract: 本发明公开了城市规划领域的一种基于智能挖掘模型的人群时空分布预测交互方法，包括以下步骤：地理空间信息输入与标准化；构建500×500米栅格，耦合计算指标值；对各个栅格人群各时段变化数量值扩样；计算各个栅格人群变化数量极值和人群分布模式；构建人地关系训练模型；计算各栅格人群时空分布预测结果；预测结果展示与实时调整反馈。本发明解决了复杂大尺度城市环境中人群时空分布预测的问题，解决了对城市规划方案的人群时空分布预测周期长、准确度低等问题，空间粒度和时间粒度更精准，实现了在复杂大尺度城市建成环境中对人群时空分布预测的准确高效预测，并将预测结果展示与实时调整反馈。
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公开(公告)号：CN119514872A
公开(公告)日：2025-02-25
申请号：CN202411578511.1
申请日：2024-11-07
Applicant: 东南大学
IPC: G06Q10/063 , G06Q50/26 , G06F16/909 , G06F16/9035
Abstract: 本发明公开一种基于多智能体的城市空巢老人的时空活动分析与预测方法，包括采集社区居民的外显特征并构建时空活动沙盘、识别城市空巢老人及其停留点、构建城市空巢老人的典型时空活动链、构建城市空巢老人的多智能体模型、空巢老人多智能体的需求模拟和筛选、生成公共服务设施布局优化方案、可视化空巢老人需求。该方法通过获取高精度的居民外显特征和高分辨率的空间数据，采用多智能体模型对空巢老人的需求进行模拟和筛选，从而实现城市尺度下全覆盖化、精确化、多维化的空巢老人活动需求的识别，为完善城市社区公共服务设施、提升老人生活质量提供可靠依据。
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公开(公告)号：CN119397312A
公开(公告)日：2025-02-07
申请号：CN202411563462.4
申请日：2024-11-05
Applicant: 东南大学
IPC: G06F18/2321 , G06F18/10 , G06F16/29 , G06F18/213 , G06F18/24 , G06F18/27 , G06Q10/067 , G06Q50/40
Abstract: 本发明公开一种基于多智能体的城市中心就业人群通勤瓶颈识别方法，包括城市中心多源数据库集成与空间沙盘搭建、云计算平台就业人群‑建成环境时空特征解析、云计算平台就业人群‑建成环境决策规则转译、多智能体模型构建与通勤行为仿真、城市中心就业人群通勤瓶颈识别、通勤瓶颈数据可视化与循环交互反馈。该方法通过获取高精度的时空多源数据，利用多智能体建模环境对城市中心就业人群的通勤活动进行行为解析、规则转译和模拟仿真，从而实现系统化、精细化、交互化的就业人群通勤瓶颈识别，为改善提升城市中心就业人群通勤效率提供可靠依据。
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公开(公告)号：CN116645479A
公开(公告)日：2023-08-25
申请号：CN202310422151.5
申请日：2023-04-19
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明提供一种基于风貌断裂带识别的街区形态自动修复方法及系统，涉及城市规划领域。该基于风貌断裂带识别的街区形态自动修复方法，包括构建形态关联网络、识别风貌断裂带、构建关联形态数据库、优化关联形态数据、实地测距验证与输出。通过遗传算法优化风貌断裂带的形态关联网络，并通过无人机实地测距与《城市风貌设计导则》进行比照验证，形成优化后的三维城市模型和街区形态优化清单。本发明可应对城市规划领域的风貌断裂带识别和修复，用实地全景拍摄和深度学习的方法识别风貌断裂带准确度更高，基于关联网络和遗传算法优化街区形态的速度更快，形成的街区形态优化清单能具体到对每一栋建筑进行优化调整，对城市规划项目的指导性更强。
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