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公开(公告)号：CN116756344A
公开(公告)日：2023-09-15
申请号：CN202311031285.0
申请日：2023-08-16
Applicant: 中南大学
IPC: G06F16/36 , G06F40/30 , G06Q10/0637 , G06F16/332 , G06F16/35 , G08B21/10 , G08B31/00
Abstract: 本申请适用于地质灾害辅助决策技术领域，提供了一种面向全过程的滑坡场景本体构建方法及相关设备，该方法通过确定构建滑坡场景本体的领域范围；根据领域范围，对滑坡场景本体进行分类；分别构建各滑坡场景本体类对应的概念层、对象层、状态层以及特征层；定义各滑坡场景本体类对应的概念层、对象层、状态层以及特征层之间的关联关系；根据关联关系，进行滑坡场景本体建模，得到滑坡场景本体。本申请能够提高滑坡场景本体构建的准确性和全面性。
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公开(公告)号：CN116628462A
公开(公告)日：2023-08-22
申请号：CN202310882506.9
申请日：2023-07-19
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明实施例中提供了一种城市三维空间用地功能属性识别与时空变化监测分析方法，属于数据处理技术领域，具体包括：对目标区域的POI数据的地址信息进行正则计算，得到楼层信息；POI数据和楼层信息进行校正；对校正后的楼层信息根据楼层数划分统计类别；计算三维功能强度频率指数和类型比例；计算功能属性类型，得到目标区域的用地功能属性识别结果；利用目标区域不同年份的POI数据得到多个三维用地功能属性识别结果，根据楼层的功能属性识别结果进行差异计算，得到目标区域的功能属性时空变化结果。通过本发明的方案，提高了识别城市建筑物三维空间用地功能属性及其时空变化监测的效率、适应性和精准度。
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公开(公告)号：CN116110210B
公开(公告)日：2023-08-01
申请号：CN202310351984.7
申请日：2023-04-04
Applicant: 中南大学
IPC: G08B31/00 , G08B21/10 , G06F18/2431
Abstract: 本发明实施例中提供了一种复杂环境下数据驱动的滑坡灾害辅助决策方法，属于计算技术领域，具体包括：步骤1，收集目标区域内包含孕灾因子的第一数据源；步骤2，收集目标区域内包含诱灾因子的第二数据源；步骤3，将第一数据源和第二数据源进行预处理；步骤4，根据预处理后的第一数据源和第二数据源制作正负样本集，进行数据迭代增强，基于逻辑回归模型构建易发性模型，以及，基于随机森林模型构建诱发性模型；步骤5，根据易发性模型和诱发性模型，以承灾范围为约束对目标区域的滑坡危险性进行动态预警，并进行分级展示，得到目标区域内动态预警信息并生成辅助决策参考信息。通过本发明的方案，提高了精准度和实时性。
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公开(公告)号：CN116110210A
公开(公告)日：2023-05-12
申请号：CN202310351984.7
申请日：2023-04-04
Applicant: 中南大学
IPC: G08B31/00 , G08B21/10 , G06F18/2431
Abstract: 本发明实施例中提供了一种复杂环境下数据驱动的滑坡灾害辅助决策方法，属于计算技术领域，具体包括：步骤1，收集目标区域内包含孕灾因子的第一数据源；步骤2，收集目标区域内包含诱灾因子的第二数据源；步骤3，将第一数据源和第二数据源进行预处理；步骤4，根据预处理后的第一数据源和第二数据源制作正负样本集，进行数据迭代增强，基于逻辑回归模型构建易发性模型，以及，基于随机森林模型构建诱发性模型；步骤5，根据易发性模型和诱发性模型，以承灾范围为约束对目标区域的滑坡危险性进行动态预警，并进行分级展示，得到目标区域内动态预警信息并生成辅助决策参考信息。通过本发明的方案，提高了精准度和实时性。
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公开(公告)号：CN114973657A
公开(公告)日：2022-08-30
申请号：CN202210512979.5
申请日：2022-05-12
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明提供了一种基于轨迹数据的城市交通噪声污染分析与评估方法，包括道路交通噪声数据采集、车辆轨迹数据获取、开放街景地图数据获取；基于开放街景地图数据的车辆轨迹数据地图匹配；路段交通速度和流量计算；将道路交通噪声数据集与路段进行匹配，获取训练数据集；建立道路交通噪声与路段交通速度、流量、道路等级之间的BP神经网络交通噪声预测模型；基于训练好的噪声预测模型进行其他路段噪声分布预测；绘制区域交通噪声地图。本发明为实现城市道路交通噪声时空分布状态的全范围、细粒度的动态监测与可视化提供了解决思路和技术支撑，在城市噪声污染治理、城市区域环境与宜居性评价、购租房推荐和城市规划等领域具有重要应用价值。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN107729293A
公开(公告)日：2018-02-23
申请号：CN201710889198.7
申请日：2017-09-27
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多元自适应回归的地理空间异常探测方法，充分考虑了地理空间数据的相关性与异质性，针对获取的探测变量及其它地理变量进行数据预处理及回归变量的确定，以构建自适应空间邻近域，并基于自适应带宽的权函数选择和空间邻域实体专题属性变化梯度修复，构建地理加权回归模型，然后计算所有空间实体的稳健空间异常度，并组成集合，最后将异常度偏离均值一定倍数的采样点判别为空间异常。本发明不仅顾及空间相关性的自适应带宽选择和空间异质性的探测变量与其它地理变量间关系的定量表达，还增强了本发明的实用性和解释性。
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公开(公告)号：CN119669489B
公开(公告)日：2025-04-29
申请号：CN202510201758.X
申请日：2025-02-24
Applicant: 中南大学
Abstract: 本申请涉及时空数据挖掘技术领域，提供了一种物联感知信息的多层次抽取方法及相关设备。本申请的方法包括：构建用于描述目标物联网中传感器数据的属性的物联感知数据本体模型；对物联感知数据进行数据增强，得到包括多个增强传感器数据的增强感知数据，并根据物联感知数据本体模型对增强感知数据进行浅层映射，得到每个增强传感器数据对应的属性三元组；基于所有属性三元组进行深层特征提取，得到每个增强传感器数据的时空特征三元组；对增强感知数据进行时空模式挖掘，得到多个时空关系三元组；基于所有属性三元组、所有时空特征三元组和所有时空关系三元组构建目标物联网的知识图谱。本申请的方法能够提高物联感知信息的抽取质量。
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公开(公告)号：CN118035461B
公开(公告)日：2025-04-18
申请号：CN202410072056.1
申请日：2024-01-18
Applicant: 广州市城市规划勘测设计研究院有限公司 , 中南大学
Inventor： 陈展鹏 , 曾堃 , 胡鑫 , 杜启勇 , 王天应 , 杨箐丛 , 邹煜星 , 江一凡 , 尹姝彤 , 杨学习 , 邓敏 , 陈二强 , 江冰婷 , 李琪琪 , 杜毓笙 , 刘一锋 , 邵彩霞 , 张金华 , 陈泓媛 , 陈佳炜 , 郭晓霞 , 钱婧 , 杨家鑫
IPC: G06F16/36 , G06F16/334 , G06F16/35
Abstract: 本申请涉及知识图谱构建技术领域，尤其是涉及一种用地批报的知识图谱式问答方法、系统、设备及介质，获取现有政策文件，根据现有政策文件建立政策文件之间的关系网络，得到用地报批知识本体；获取待抽取政策文件，基于用地报批知识本体对待抽取政策文件进行事务主题提取，得到报批流程知识子图；基于用地报批知识本体对待抽取政策文件进行专题信息提取，得到政策文档知识子图；获取报批问题信息，根据报批流程知识子图和政策文档知识子图对报批问题信息进行分析，得到报批答案，构建高质量用地报批知识图谱及智能问答，提升用地报批业务的完成效率。
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公开(公告)号：CN119476296B
公开(公告)日：2025-04-15
申请号：CN202510064670.8
申请日：2025-01-15
Applicant: 中南大学
IPC: G06F40/295 , G06F40/30 , G06N5/045
Abstract: 本发明提供了一种通用知识抽取与时空规范化表达方法及相关设备，包括：获取待处理的文本数据，并定义知识抽取本体；将待处理的文本数据与知识抽取本体输入构建的多智能体层次化协同决策系统进行知识抽取和规范化表达，得到文本数据对应的时空知识表达结果；通过多智能体层次化协同决策系统中的主控智能体将复杂任务分解为具有明确语义边界的子任务，利用多智能体层次化协同决策系统中的专业子智能体对复杂时空语义进行深度理解并规范化处理，采用基于显式推理的决策过程完成处理，使得知识抽取的每个环节都能提供详细的处理依据与推理过程，从而解决了现有技术中时空知识抽取过程中可解释性与可控性不足的问题。
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公开(公告)号：CN114841229B
公开(公告)日：2025-02-25
申请号：CN202210269341.3
申请日：2022-03-18
Applicant: 中南大学
IPC: G06F18/2433 , G06F18/243 , G06F16/29 , G06N20/20
Abstract: 本公开实施例中提供了一种基于群体行为规律认知的异常船舶轨迹探测方法，属于数据处理技术领域，具体包括：步骤1，对目标船舶的AIS基站数据进行预处理操作；步骤2，根据所述预处理操作后的AIS基站数据提取所述目标船舶的空间属性特征并据此对所述空间属性特征的异常行为进行检测；步骤3，结合所述空间属性特征和专题属性特征，基于孤立森林算法对于所述目标船舶异常行为进行检测和评分。通过本公开的方案，结合实际地理环境因素将现有研究中具有群体规律行为的船舶轨迹特征进行了梳理，从空间属性和专题属性的角度得到轨迹点异常程度的评分值，以此评估船舶运动模式，进而识别船舶异常行为。
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