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公开(公告)号：CN117575014A
公开(公告)日：2024-02-20
申请号：CN202311285655.3
申请日：2023-10-07
Applicant: 南京大学
Abstract: 本发明涉及一种基于图卷积神经网络的土地利用结构模式层次挖掘方法，包括如下步骤：获取土地利用数据；构建图结构；生成标签输入模型；通过图卷积神经网络模型，对所述标签输入模型进行训练，生成图嵌入；利用空间约束多元聚类方法对所述图嵌入进行划分，得到从分区到各级子分区的层次分区结构；对每一年的土地利用数据，分别以土地利用类型的频率特征构建各区域的区域级图元，根据某区域不同年份的区域级图元的变化反映该区域土地利用结构的时空变化。本发明构建图元时考虑了多阶邻域的影响，能够根据土地利用空间结构的不同进行分区，可以有效挖掘层次土地利用结构模式及其动态特征。
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公开(公告)号：CN117575014B
公开(公告)日：2024-08-16
申请号：CN202311285655.3
申请日：2023-10-07
Applicant: 南京大学
Abstract: 本发明涉及一种基于图卷积神经网络的土地利用结构模式层次挖掘方法，包括如下步骤：获取土地利用数据；构建图结构；生成标签输入模型；通过图卷积神经网络模型，对所述标签输入模型进行训练，生成图嵌入；利用空间约束多元聚类方法对所述图嵌入进行划分，得到从分区到各级子分区的层次分区结构；对每一年的土地利用数据，分别以土地利用类型的频率特征构建各区域的区域级图元，根据某区域不同年份的区域级图元的变化反映该区域土地利用结构的时空变化。本发明构建图元时考虑了多阶邻域的影响，能够根据土地利用空间结构的不同进行分区，可以有效挖掘层次土地利用结构模式及其动态特征。
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公开(公告)号：CN111462274A
公开(公告)日：2020-07-28
申请号：CN202010418445.7
申请日：2020-05-18
Applicant: 南京大学
Abstract: 本发明涉及一种基于SMPL模型的人体图像合成方法及系统。该方法包括：获取训练好的人体图像合成网络；人体图像合成网络包括SMPL模型、外表编码网络、全连接网络和解码网络；人体图像合成网络中包括待合成人物的外表参数；获取待合成图像；调整SMPL模型中的SMPL参数，生成待合成人物的uv图；利用外表编码网络得到当前人体的外表编码；根据人体的外表编码，利用全连接网络得到待合成人物的外表特征图；外表特征图与uv图大小一致；根据外表特征图和uv图，利用解码网络得到前景人体合成图像和二值掩膜；根据二值掩膜，将背景图像和前景人体合成图像相加，得到待合成图像对应的人体合成图像。本发明可以提高人体图像合成的准确度。
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