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公开(公告)号：CN118568408A
公开(公告)日：2024-08-30
申请号：CN202411027967.9
申请日：2024-07-30
Applicant: 中国测绘科学研究院
IPC: G06F17/18 , G06N3/0442 , G06N3/08 , G06Q10/04 , G06Q50/26 , G06T7/246 , G06V10/82 , G06V20/52 , G06V40/16
Abstract: 本说明书实施例提供了一种基于监控阵列的人群时空分布分析方法、装置、设备及介质，该方法包括对监控阵列位置数据划分生成路段数据，对各路段建立空间要素的连接；对交叉路口监测区域进行对应分割，确定各区块的归属路段；通过人脸识别及多目标跟踪技术检测并标记各图像帧中人员的身份及位置变化信息；基于统计时段确定各路段人员流动信息，及各路段设置的AOI和/或重点POI，将统计时段内确定的人流量平均至AOI和重点POI上，并将人流平均值与各路段设置的AOI和重点POI进行关联获得各城市信息单元；利用长时序人流信息数据训练LSTM模型，预测研究区域的人流信息。以解决现有方法对人群时空演化和分布规律预测不准确的问题。
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公开(公告)号：CN113901179B
公开(公告)日：2022-03-22
申请号：CN202111506901.4
申请日：2021-12-10
Applicant: 中国测绘科学研究院
IPC: G06F16/33 , G06F16/34 , G06F16/29 , G06F40/289 , G06F40/30
Abstract: 一种基于自然语言的人员流动应急管理信息结构化方法，包括：构建地理实体以及信息条目字段步，识别处理人员流动管理信息，对人员流动管理信息时空校验，整合地理实体人员流动信息。本发明有利于将文本型离散化的人员流动管理信息重新处理整合，使之标准化、结构化，完善对此类信息的组织与管理；方便用户对各级地方以及区域之间的人员流动管理进行查询，帮助用户进一步了解人员流动管理信息，加强对此类信息的利用；得到的结构化的人员流动管理信息有利于在后续的计算机软件开发中，实现此类信息的地图可视化展示；为各级实体在应对突发事件制定人员流动应急管理时，在数据层面提供对比参考服务。
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公开(公告)号：CN112990609B
公开(公告)日：2021-09-14
申请号：CN202110477876.5
申请日：2021-04-30
Applicant: 中国测绘科学研究院
Abstract: 基于时空带宽自适应地理加权回归的空气质量预测方法，包括如下步骤：获取和预处理相关数据，构建基于地理加权回归的空气质量预测模型，自适应计算最优时空带宽，对空气质量进行局部估计本发明在建模中考虑了时空非平稳性特点，挺高了预测精度，对GTWR模型带宽自动选择，解决了目前带宽选择多依赖于经验和人工尝试，导致效率低、精度不高的问题。本发明相对于其他方法获得更高的预测精度，同时可以更为准确地揭示空气质量的时空变化规律，为今后的环境保护政策、社会经济发展政策、城市规划政策等相关政策的制定提供数据和科学支持。
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公开(公告)号：CN107092680B
公开(公告)日：2019-12-10
申请号：CN201710264026.0
申请日：2017-04-21
Applicant: 中国测绘科学研究院
Abstract: 一种基于地理网格的政务信息资源整合方法，包括多层级地理网格划分步骤，政务信息资源的空间化处理步骤，政务信息资源的时空一致性处理步骤和多尺度地理网格的信息整合步骤，充分利用地理网格划分技术、网格编码方法、文本分词提取方法和空间统计分析技术，实现政务信息与空间信息的融合，并进行政务信息资源深度的整合应用，将单一类型数据的网格化分析上升到多类型、多尺度的政务信息资源在网格内整合分析，有利于在指定区域内开展综合性政务数据空间分布、对比和关联分析。在政府区域规划、突发事件应急中可快速实现信息提取和资源整合。
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公开(公告)号：CN110019632A
公开(公告)日：2019-07-16
申请号：CN201810354741.8
申请日：2018-04-19
Applicant: 中国测绘科学研究院
IPC: G06F16/29
Abstract: 一种基于形状树的地理要素形状分析方法，存储介质以及相关应用，其中该方法采用全球各地区边界线数据，通过对地理要素几何形态分析方法的研究，基于道格拉斯算法、形状树理论、递归算法、广度优先遍历等相关算法及理论，提出针对地理要素的形态分析模型，进一步应用于地理数据的化简以及地理数据的分析，主要应用包括：地理数据压缩，实现在线动态可视化；地理数据渐进性表达；地图要素匹配；地理数据质量分析以及衡量地理要素随时间变化趋势等相关的应用。本发明能够对指定区域地理数据进行数据压缩，提高压缩比、去掉部分或全部冗余,从而减少数据所占的存储空间并保证在数据还原时恢复原状。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN104406589B
公开(公告)日：2017-05-24
申请号：CN201410641242.9
申请日：2014-11-13
Applicant: 中国测绘科学研究院
IPC: G01C21/20
Abstract: 本发明涉及飞行器导航领域，具体涉及一种飞行器穿越雷达区的飞行方法，包括以下步骤：S1获得雷达站点分布数据、雷达属性数据、雷达部署区域地形数据和飞行器属性；S2根据地球曲率、雷达部署区域地形数据，计算雷达的可视范围；S3计算雷达不可视区域内栅格点的联通性分析，得出所有可达栅格点集合构建为安全飞行规划路径；S4按照步骤S3中的安全飞行规划路径对飞机进行导航。本发明充分考虑了复杂的地形环境障碍，以及飞行器自身属性约束，最突出的是考虑了雷达区的约束，对复杂的战场环境进行了充分的模拟和分析，无限接近真实战场地理环境，为飞行器安全通过雷达部署区域提供了优化的路径导航。
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公开(公告)号：CN115455155B
公开(公告)日：2023-03-03
申请号：CN202211402800.7
申请日：2022-11-10
Applicant: 中国测绘科学研究院
IPC: G06F16/33 , G06F16/335 , G06F40/242 , G06F40/279 , G06F40/30
Abstract: 一种政务文本的主题信息提取方法及存储介质，其中所述方法，首先对非结构化的政务文本数据进行预处理，对预处理后的文本数据，采用MacBERT模型进行字向量提取；然后通过BiGRU模型捕捉句子中的语义信息，得到关键词的高级特征向量；最后计算关键词重要性，对关键词重要性降序排列，选取重要性较高的关键词作为主题信息关键词，实现政务文本的主题信息提取。本发明在于结合MacBERT模型和BiGRU模型对非结构化的政务文本数据进行主题信息提取，不仅减小模型过拟合风险，而且能够很好的提取关键词高级特征，获得更准确的主题信息关键词，帮助政府部门快速地挖掘分析非结构化文本。
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公开(公告)号：CN115205699B
公开(公告)日：2023-03-03
申请号：CN202210749976.3
申请日：2022-06-29
Applicant: 中国测绘科学研究院
IPC: G06V20/13 , G06V20/10 , G06V10/762 , G06V10/80
Abstract: 一种基于CFSFDP改进算法的地图图斑聚类融合处理方法，利用CFSFDP算法的基本思路，将密度计算方法改进为图斑聚集程度计算，通过各图斑之间的距离获得密集聚集程度值与图斑关系，结合聚类中心或距离方案对n叉树进行剪枝，生成聚类结果，以此辨别图斑的分布与归属。本发明对CFSFDP算法进行了部分改进，保有原算法的优点，还简化了算法的数据组织结构，将图斑密度计算替换为图斑聚集程度计算，使之适应图斑聚类处理，并采取划定距离阈值或聚类中心方案对n叉树进行剪枝，可调节的得到聚类结果，减少原有数据定量分析的工作量，可用于对建筑、农田等具有明显聚集特征的地图图斑的聚类，进一步完善对此类信息的处理。
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公开(公告)号：CN115455130B
公开(公告)日：2023-01-31
申请号：CN202211403639.5
申请日：2022-11-10
Applicant: 中国测绘科学研究院
IPC: G06F16/29 , G06F16/215 , G06F40/289 , G06F18/25 , G06N3/0464 , H04L51/222 , H04L51/52
Abstract: 一种社交媒体数据与移动轨迹数据的融合方法，首先采用BiGRU模型计算移动轨迹特征向量，有效的利用移动轨迹数据；然后通过胶囊网络模型提取社交媒体信息的高级特征向量；最后采用马氏距离法判断向量间距离并利用基于参数矩阵融合的方法进行融合，获得移动轨迹数据与社交媒体数据融合向量，解决单一数据源对于人物群体行为分析存在局限性问题。
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公开(公告)号：CN115455155A
公开(公告)日：2022-12-09
申请号：CN202211402800.7
申请日：2022-11-10
Applicant: 中国测绘科学研究院
IPC: G06F16/33 , G06F16/335 , G06F40/242 , G06F40/279 , G06F40/30
Abstract: 一种政务文本的主题信息提取方法及存储介质，其中所述方法，首先对非结构化的政务文本数据进行预处理，对预处理后的文本数据，采用MacBERT模型进行字向量提取；然后通过BiGRU模型捕捉句子中的语义信息，得到关键词的高级特征向量；最后计算关键词重要性，对关键词重要性降序排列，选取重要性较高的关键词作为主题信息关键词，实现政务文本的主题信息提取。本发明在于结合MacBERT模型和BiGRU模型对非结构化的政务文本数据进行主题信息提取，不仅减小模型过拟合风险，而且能够很好的提取关键词高级特征，获得更准确的主题信息关键词，帮助政府部门快速地挖掘分析非结构化文本。
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