公开(公告)号：CN118570551B

公开(公告)日：2025-01-03

申请号：CN202410785210.X

申请日：2024-06-18

Applicant: 南京信息工程大学

Inventor： 韩梦雨 ,  胡婷 ,  郭紫璇 ,  杨宇挺

IPC: G06V10/764 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0464 ,  G06V10/40

Abstract: 本发明公开了一种融合多模态时序数据的城市功能区识别方法及系统，属于遥感影像处理技术领域。所述方法包括：获取研究区域的多时相遥感影像并进行第一预处理，得到四个季节的遥感影像；获取路网数据并进行第二预处理，并叠加到四个季节的遥感影像上；从叠加路网数据的单季节遥感影像中提取空间特征，从四个季节的遥感影像中提取时间特征，得到时空融合特征；获取POI数据并进行第三预处理，从POI数据中提取社会职能语义特征；将时空融合特征与社会职能语义特征融合，得到城市功能区分类结果。本发明通过融合多模态时序数据进行城市功能区识别，可以弥补仅依靠单模态数据在城市功能区分类研究中信息不足的缺陷，增强识别的精度。

公开(公告)号：CN119782930A

公开(公告)日：2025-04-08

申请号：CN202411777197.X

申请日：2024-12-05

Applicant: 南京信息工程大学

Inventor： 杨宇挺 ,  胡婷 ,  潘子永 ,  童旭东

IPC: G06F18/2415 ,  G06F18/241 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/082 ,  G06F18/25

Abstract: 本发明公开了一种融合多模态数据的建筑物混合用途分类方法及系统，属于遥感影像数据处理技术领域，所述方法包括：分别获取研究区域的多模态数据并进行预处理；构建基于卷积神经网络的混合网络模型，所述混合网络模型包括依次连接的并行分支网络、缓冲区模块和预测器；将预处理后的多模态数据输入所述混合网络模型，通过所述并行分支网络提取多模态数据的多尺度特征图，通过所述缓冲区模块提取所述多尺度特征图中建筑物周围主要环境特征区域的语义信息，通过所述预测器输出建筑物属于每个类别的概率。本发明基于多模态数据实现了对建筑物混合用途的识别，可以弥补仅依靠单模态数据在城市建筑物分类研究中存在的缺陷，提高识别的准确度。

公开(公告)号：CN118570551A

公开(公告)日：2024-08-30

申请号：CN202410785210.X

申请日：2024-06-18

Applicant: 南京信息工程大学

Inventor： 韩梦雨 ,  胡婷 ,  郭紫璇 ,  杨宇挺

IPC: G06V10/764 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0464 ,  G06V10/40

Abstract: 本发明公开了一种融合多模态时序数据的城市功能区识别方法及系统，属于遥感影像处理技术领域。所述方法包括：获取研究区域的多时相遥感影像并进行第一预处理，得到四个季节的遥感影像；获取路网数据并进行第二预处理，并叠加到四个季节的遥感影像上；从叠加路网数据的单季节遥感影像中提取空间特征，从四个季节的遥感影像中提取时间特征，得到时空融合特征；获取POI数据并进行第三预处理，从POI数据中提取社会职能语义特征；将时空融合特征与社会职能语义特征融合，得到城市功能区分类结果。本发明通过融合多模态时序数据进行城市功能区识别，可以弥补仅依靠单模态数据在城市功能区分类研究中信息不足的缺陷，增强识别的精度。