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公开(公告)号：CN110515961A
公开(公告)日：2019-11-29
申请号：CN201910804309.9
申请日：2019-08-28
Applicant: 中南大学
IPC: G06F16/23 , G06F16/29 , G06F16/951 , G06F16/9537
Abstract: 本发明公开了一种基于时空大数据的基础地理信息更新需求评价方法，利用网络爬虫程序提取更新区域的地名地址信息，得到更新区域的新增地名地址数据量a和更新区域的属性内容变化较大的地名地址数据量b；获取更新区域的道路地址元素，基于路名提取的道路信息变化获取道路变化情况c；根据人口活动热度获取更新区域人口密集度数据d；根据城市规划图及区域发展状况获取更新区域所处城市等级信息e；通过城市规划图，提取不同城市功能区的地理空间范围得到该更新地区的城市功能区等级信息f；根据所得到的单位更新区域内的地名地址数据变化情况、道路变化情况以及区域更新对人类活动影响情况，通过公式求取单位更新区域的更新需求得分ω。
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公开(公告)号：CN103869367A
公开(公告)日：2014-06-18
申请号：CN201410113795.7
申请日：2014-03-25
Applicant: 中南大学
IPC: G01V1/30
Abstract: 本发明涉及一种基于共享密度的地震事件时空聚集模式提取方法。本发明根据时空窗口k邻近关系，识别时空共享邻近地震事件，进而依据时空共享邻近关系，估计时空共享密度，最后依据时空共享邻近关系将高密度地震事件聚集成簇。优点如下：不需要用户设定地震事件时空聚集模式的数目与形态，同时可以提取不同密度的地震事件时空聚集模式，可以从空间和时间耦合的视角发现地震事件的动态演变规律，将地震事件的时空聚集模式可视化表达。
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公开(公告)号：CN113486135B
公开(公告)日：2024-04-12
申请号：CN202110852651.3
申请日：2021-07-27
Applicant: 中南大学
IPC: G06F16/29 , G06F16/26 , G06Q10/0639 , G06T7/10 , G06N3/084 , G06N3/0464
Abstract: 本发明提供了一种基于深度学习网络的建筑物综合方法，包括：获取城市路网，根据城市路网将大比例尺地图和小比例尺地图上的建筑物要素划分至街区；将所有街区的矢量数据栅格化为栅格矩阵形式，并处理为训练样本的形式；根据所述训练样本的形式构建深度学习语义分割模型，并对所述深度学习语义分割模型进行训练，设定参数；利用训练完成的模型进行建筑物综合，并用交并比评价得到建筑物综合结果。本发明在没有人工干预的情况下实现对地图上建筑物要素的综合。
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公开(公告)号：CN117271959B
公开(公告)日：2024-02-20
申请号：CN202311550749.9
申请日：2023-11-21
Applicant: 中南大学
IPC: G06F18/21 , G06N7/01 , G06N3/042 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06N3/044 , G06N3/0455 , G06F17/16
Abstract: 本申请适用于空气检测技术领域，提供了一种PM2.5浓度预测结果的不确定性评估方法及设备，该PM2.5浓度预测结果的不确定性评估方法包括：将目标区域划分为多个网格区域，并构建无向图；根据每个网格区域的路网状态、兴趣点分布状态、气象属性、轨迹属性和PM2.5浓度，获取目标区域的属性矩阵；基于无向图和属性矩阵，获取最终潜在特征矩阵；对最终潜在特征矩阵进行计算得到所有网格区域的最优PM2.5浓度预测结果；基于最终潜在特征矩阵，获取网格区域的最优PM2.5浓度预测结果的不确定值。本申请的PM2.5浓度预测结果的不确定性评估方法能够解决PM2.5浓度预测结果的可靠性与稳健性存疑的问题。
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公开(公告)号：CN117274797A
公开(公告)日：2023-12-22
申请号：CN202311140074.0
申请日：2023-09-06
Applicant: 中南大学
IPC: G06V20/10 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06V10/40 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/82
Abstract: 本发明公开了一种基于视觉和语义信息的城市土地利用功能识别方法，包括获取设定区域的遥感图像数据和建筑物相关数据并得到训练数据集；构建区域视觉表征网络；构建区域语义表征网络；构建分类层并结合区域视觉表征网络和区域语义表征网络，构建城市土地利用功能识别原始模型；采用训练数据集训练城市土地利用功能识别原始模型得到城市土地利用功能识别模型；采用城市土地利用功能识别模型完成目标区域内的城市土地利用功能的识别。本发明还公开了一种实现所述基于视觉和语义信息的城市土地利用功能识别方法的系统。本发明不仅能够对城市土地利用功能进行识别，而且可靠性更高，准确性更好。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116628462B
公开(公告)日：2023-10-31
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：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：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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公开(公告)号：CN110472729B
公开(公告)日：2020-05-26
申请号：CN201910712725.6
申请日：2019-08-02
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明提供了一种基于综合CNN‑LSTM的岩爆状态预测方法，包括：根据岩爆状态变量时序数据，进行岩爆状态变量的相空间重构，得到相空间；将所述相空间输入卷积神经网络CNN，得到具有高维特征信息的时间序列；将所述时间序列输入深度学习LSTM模型，进行特征时间序列预测；将所述岩爆状态变量时序数据划分为训练集数据和测试集数据，利用所述训练集数据对CNN‑LSTM模型进行学习训练，提取所述相空间数据演化的时间特征，获得训练好的CNN‑LSTM模型。本发明的方法将CNN表现出的数据特征高表达能力与深度学习LSTM模型在连续性时序数据预测上的优势组合起来进行t+1时刻岩爆状态预测，以降低预测误差，提高预测精度。
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公开(公告)号：CN110909788A
公开(公告)日：2020-03-24
申请号：CN201911135825.3
申请日：2019-11-19
Applicant: 湖南博通信息股份有限公司 , 中南大学
Abstract: 本发明提供一种基于统计聚类的轨迹数据中道路交叉口位置识别方法，包括轨迹数据坐标投影转换、轨迹数据化简处理；针对化简后轨迹数据，采用多核并行计算方式，根据采样点转向变化识别道路交叉口区域内的采样点，构成转向采样点集合；以转向采样点集合为输入，利用自适应统计聚类算法进行自动划分聚类，将不同位置的道路交叉口进行剥离；最后，针对每个转向采样点聚类，通过最小外接圆拟合算法计算覆盖该聚类的最小外接圆的中心位置和半径，以最小外接圆的中心和半径表示该道路交叉口的中心位置和区域范围。
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