公开(公告)号：CN119919263A

公开(公告)日：2025-05-02

申请号：CN202411756234.9

申请日：2024-12-03

Applicant: 东南大学

Inventor： 邵典 ,  史北祥 ,  杨俊宴 ,  王暄晴 ,  陈喜龙 ,  崔澳 ,  马翎 ,  孙铭谣

IPC: G06Q50/26 ,  G06N5/022 ,  G06Q10/0631

Abstract: 本发明公开了一种基于知识图谱的公共服务设施盲区与低效区识别及设施增设方法和系统，本发明整合目标城市现状数据，构建以空间形态要素和现状公共服务设施要素为实体，空间距离为关系的目标城市图谱，并基于目标城市图谱筛选出各公共服务设施的服务范围子图，进而识别服务盲区与低效区。本发明还针对服务盲区与低效区，根据多维要素智能筛选子图中的实体节点作为新增设施选址点，并将结果进行交互展示。本发明通过构建多维知识图谱，有助于准确把握人群及空间各要素与服务设施之间的关联性特征，能够更科学、客观地识别出服务盲区与低效区。同时本发明基于多维要素的综合选址可信度更高，分项选址优化更加全面，形成的三维交互展示更加立体直观。

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。