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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114662774B
公开(公告)日：2024-07-12
申请号：CN202210351848.3
申请日：2022-04-02
Applicant: 东南大学 , 南京东南大学城市规划设计研究院有限公司
Abstract: 本发明公开了一种城市街区活力预测方法、存储介质和终端，属于城市规划技术领域。一种城市街区活力预测方法，该方法包括以下步骤：从路网数据中获取待测区域内街区的矢量边界，将边界内的区域作为基本单元；从基本单元中获取待测区域内街区的建成环境数据作为自变量；获取待测区域内街区的人群活动强度数据，对其进行量化获取城市活力值；将基本单元、街区建成环境数据与人群活动强度数据匹配构建训练数据库；采用GBDT算法对训练数据库进行训练获取城市街区活力预测模型；基于城市街区活力预测模型对待测区域的街区活力进行预测。本发明通过街区的建成环境指标较为精准地预测未来建设后的城市活力，从而对规划设计策略提供依据。
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公开(公告)号：CN114662774A
公开(公告)日：2022-06-24
申请号：CN202210351848.3
申请日：2022-04-02
Applicant: 东南大学 , 南京东南大学城市规划设计研究院有限公司
Abstract: 本发明公开了一种城市街区活力预测方法、存储介质和终端，属于城市规划技术领域。一种城市街区活力预测方法，该方法包括以下步骤：从路网数据中获取待测区域内街区的矢量边界，将边界内的区域作为基本单元；从基本单元中获取待测区域内街区的建成环境数据作为自变量；获取待测区域内街区的人群活动强度数据，对其进行量化获取城市活力值；将基本单元、街区建成环境数据与人群活动强度数据匹配构建训练数据库；采用GBDT算法对训练数据库进行训练获取城市街区活力预测模型；基于城市街区活力预测模型对待测区域的街区活力进行预测。本发明通过街区的建成环境指标较为精准地预测未来建设后的城市活力，从而对规划设计策略提供依据。
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公开(公告)号：CN119295905A
公开(公告)日：2025-01-10
申请号：CN202411358301.1
申请日：2024-09-27
Applicant: 东南大学
IPC: G06V20/00 , G06V20/70 , G06V10/762 , G06V10/774
Abstract: 本发明公开了一种基于古代风俗画的街坊空间基因识别提取方法，包括：收集与待研究地域范围相关的古代风俗画，并进行筛选与分类；结合空间场景转换标志物，对古代风俗画中的特色空间场景进行划分；结合划分后的空间场景对街坊空间特征进行提炼，将各个街坊空间进行聚类；提取街坊空间图像中各街坊空间的空间要素并将其转化为文本标签；基于场景内的街坊空间，分析得到空间要素的构型关系，结合古代风俗画中的功能互动关系，形成组合关系并进行筛选；对筛选后的组合关系中的空间要素构型关系进行验证，得到最后的街坊空间基因；本发明有效提高了空间基因识别提取的路径流程与技术方法的适配性。
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公开(公告)号：CN113011720B
公开(公告)日：2021-10-15
申请号：CN202110234636.2
申请日：2021-03-03
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开一种基于CA模型的增量递减的城镇开发边界划定方法，包括基础数据的采集和数据库的构建、基于CA模型的城镇增量递减模拟、城镇开发边界智能化生成和城镇开发边界应用，实现国土空间规划背景及城镇发展由外延扩张向增量递减转变要求下，城镇开发边界划定成果的科学性及时效性。本发明通过开源数据及CA模型算法，最终完成城镇开发边界的划定，节省了大量的人力物力，实现规划全过程的高效、透明与稳定；本发明进行了模型精度的检验与修正，实现模拟的可靠性；本发明使用的数据均来自开源平台爬取的现实中的城区数据，反映土地真实的使用情况，其算法模型可根据城市的地方需求对计算细节进行适当调整，实现广泛的适用性。
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公开(公告)号：CN113011720A
公开(公告)日：2021-06-22
申请号：CN202110234636.2
申请日：2021-03-03
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开一种基于CA模型的增量递减的城镇开发边界划定方法，包括基础数据的采集和数据库的构建、基于CA模型的城镇增量递减模拟、城镇开发边界智能化生成和城镇开发边界应用，实现国土空间规划背景及城镇发展由外延扩张向增量递减转变要求下，城镇开发边界划定成果的科学性及时效性。本发明通过开源数据及CA模型算法，最终完成城镇开发边界的划定，节省了大量的人力物力，实现规划全过程的高效、透明与稳定；本发明进行了模型精度的检验与修正，实现模拟的可靠性；本发明使用的数据均来自开源平台爬取的现实中的城区数据，反映土地真实的使用情况，其算法模型可根据城市的地方需求对计算细节进行适当调整，实现广泛的适用性。
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