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公开(公告)号：CN116452374A
公开(公告)日：2023-07-18
申请号：CN202310422155.3
申请日：2023-04-19
Applicant: 东南大学
IPC: G06Q50/16 , G06Q10/0631 , G06F18/23213 , G06T17/05
Abstract: 本发明提供基于多智能体的用地规划方案自动生成与交互方法及系统，涉及城市规划技术领域。该基于多智能体的用地规划方案自动生成与交互方法，包括数据采集与标准化、多智能体情景优化规则定义、功能单元智能体规则设定、功能单元智能体区位自动选择、数据输出与展示交互。该方法通过对城市用地功能多智能体规则的设定，采用功能单元智能体布局模型来自动生成城市用地功能布局。本发明能够应对城市规划领域用地功能的生成，实现基于人工智能算法对城市空白地块的用地功能进行在地性科学布局，用精准量化的方式使城市功能布局的效率更高，城市设计方案质量更佳。
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公开(公告)号：CN115758532A
公开(公告)日：2023-03-07
申请号：CN202211468943.8
申请日：2022-11-22
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开一种方格网式城市道路网络人工智能自动生成方法，属于城市规划领域；包括：S1采集相关基地数据，获取目标基地边界、主干路中心线和城市大类用地三个图层集；S2合并目标基地边界和主干路中心线生成地块图层，叠合城市大类用地，删除地块图层中非路网覆盖属性的用地，再根据距离设定和推进波前法，获得街区场域数据库；S3在地块边界随机置入外部控制点，在地块内部随机置入均匀网格并适应场地旋转，外部控制点和内部控制点偏移至距离最近的街区场域交点，获得控制点序列集；S4将外部控制点和内部控制点序列集按照序列升序，遍寻两两控制点之间折角最小的街区场域线段，获得干路道路网络；S5三维交互投影道路方案，获得工程报告图纸。
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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
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。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117556610A
公开(公告)日：2024-02-13
申请号：CN202311512617.7
申请日：2023-11-14
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于空间效益模型的城市绿地布局智能评估及修正方法与系统，涉及城市规划技术领域，方法包括主要包括城市绿地布局空间效益评估参数选定、数据采集与建库、城市绿地布局空间效益智能评估、城市绿地布局空间效益自动修正以及交互展示等步骤。本发明基于熵权法算法对城市绿地布局进行评估，并设计自动修正算法，构建自动修正平台，能够应对以往城市规划设计领域中绿地空间设计主观经验强、交互展示难等问题，运用人工智能算法，实现城市绿地空间效益的评估，并通过硬件设备进行交互展示，有效提升了城市绿地布局的客观性。
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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：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
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。
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公开(公告)号：CN116258295A
公开(公告)日：2023-06-13
申请号：CN202211392428.6
申请日：2022-11-08
Applicant: 东南大学
IPC: G06Q10/063 , G06Q50/26 , G06F16/23 , G06F16/9537 , G06F16/29 , G06N20/00 , G06N7/01
Abstract: 本发明公开一种面向城市更新的城市体征诊断方法，所述诊断方法包括以下步骤；S1数据采集与输入模块、S2数据预处理模块、S3城市体征指标案例库建构模块、S4机器学习模块、S5城市体征诊断模块和S6数据输出模块。本发明城市体征诊断方法将城市体征诊断的相关理论与城市更新实践相结合，并采用整体城市的全覆盖诊断与自动化指导城市更新，为城市更新以精细化和信息化的发展提供新思路，减少了城市更新区域识别与更新规划指导所需的经济和人力成本；通过城市诊断技术作为城市更新识别的工具，以机器学习模型实现以地块为单元的城市更新参数优化，实现了以城市体征诊断精细化识别城市更新片区并指导实施落地的方法。
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公开(公告)号：CN118378929A
公开(公告)日：2024-07-23
申请号：CN202410225212.3
申请日：2024-02-29
Applicant: 东南大学
IPC: G06Q10/0639 , G06Q10/04 , G06Q50/26
Abstract: 本发明公开了一种基于健康效益评价模型的街区空间形态自动优化方法，涉及城市规划技术领域，包括以下步骤：街区空间健康数据采集模块、街区空间健康效益评价模块、街区空间形态自动优化模块、健康效益评价模块、方案输出与交互模块。本发明基于熵权法对街区空间形态评估参数权重和阈值进行判定，基于决策树算法对街区空间形态进行评估，基于遗传算法对街区空间形态方案进行自动迭代优化。本发明能够应对以往城市规划设计领域中街区空间形态主观经验强、交互展示难等问题，运用人工智能算法，通过健康效益视角实现城市街区空间形态的优化，并通过硬件设备进行交互展示，有效提升了城市街区空间形态设计的客观性。
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