公开(公告)号：CN119625196A

公开(公告)日：2025-03-14

申请号：CN202411662491.6

申请日：2024-11-20

Applicant: 东南大学

Inventor： 杨俊宴 ,  陈旭阳 ,  邵典 ,  孙昊成 ,  姜清馨

IPC: G06T17/05 ,  G06T17/10 ,  G06T19/00 ,  G06F3/01 ,  G06F16/56 ,  G06F16/55 ,  G06V20/64 ,  G06V10/762 ,  G06V10/82 ,  G06N3/042 ,  G06N3/092

Abstract: 本发明公开了一种基于高频交互空间自学习的城市形态迭代生成系统及方法，其中系统包括，第一数据采集模块，用于获取当前状态下的目标城市空间形态三维矢量模型；第二数据采集模块，用于构建案例城市空间形态三维矢量模型数据库；图网络模块，用于构建目标城市空间形态三维矢量模型的关联网络数据及案例城市空间形态三维矢量模型数据库的关联网络数据库；多目标高频迭代模块及可行性方案提取及展示模块。本发明实现了城市空间形态的多目标导向生成迭代，且实现了城市空间形态方案生成的高频交互自学习，不仅有利于提升城市空间形态方案的合理性，而且避免了传统城市设计投入人力物力大、涉及人脑判断、随意性大和尺度小的问题。

公开(公告)号：CN119516386A

公开(公告)日：2025-02-25

申请号：CN202411662497.3

申请日：2024-11-20

Applicant: 东南大学

Inventor： 杨俊宴 ,  陈旭阳 ,  邵典 ,  姜清馨 ,  刘宇鹏 ,  马翎 ,  朱蕴婕

IPC: G06V20/10 ,  G06V10/764 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/042 ,  G06V10/40 ,  G06V10/762 ,  G06V10/74

Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的城市街坊用地精细划分方法及系统，属于地理信息处理领域。本发明首先采集案例城市片区的遥感图像数据、建筑空间形态数据、业态POI数据和城市用地数据，提取各类信息转化为二维平面的图像格式数据，并进行栅格化和数据增强处理；然后通过栅格平移窗口法和栅格用地功能判定规则对用地划分卷积神经网络深度学习模型进行训练，进而对目标片区城市用地进行栅格化功能判定，再通过分水岭法对栅格边界进行划分，最后对结果进行校核和更正，得到目标片区用地划分最终结果。本发明能够将城市用地街坊内部用地的精细划分，实现城市用地的自动化划分与功能判定，促进城市规划工作的数字化、智能化的应用转化。