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公开(公告)号：CN120011463A
公开(公告)日：2025-05-16
申请号：CN202411849386.3
申请日：2024-12-16
Applicant: 苏州科技大学
IPC: G06F16/29 , G06F16/2455 , G06F16/22 , G06F9/455
Abstract: 本发明公开了一种OpenMap点状符号写入TrueType字符的方法。该方法主要包括OpenMap点状符号拆解和TrueType字节流组装两个部分。OpenMap点状符号拆解是指基于OpenMap点状符号结构，对该类点状符号的路径坐标进行解析和读取，然后梳理成包含符号路径坐标的点状符号缓存流；TrueType字节流组装是指依据Trurtype的底层数据结构，以文件流的形式向TrueType字节流自动写入包括符号元数据、符号相对位置索引、符号路径坐标、符号轮廓索引等信息，最后在保持原始OpenMap点状符号图形不变前提下，实现OpenMap点状符号写入TrueType字符。
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公开(公告)号：CN120014071A
公开(公告)日：2025-05-16
申请号：CN202411849415.6
申请日：2024-12-16
Applicant: 苏州科技大学
IPC: G06T7/90 , G06T17/05 , G06V40/16 , G06V10/82 , G06N3/0464
Abstract: 本发明提出了一种创新的面向不同情感状态的地图配色方案自动生成方法。该方法根据色彩情感量化公式构建目标函数，采用群智能优化算法，色彩相似性、色彩区分度和核密度等为约束条件，对目标函数进行约束搜索优化，从而获得贴合特定情感的地图色彩设计方案，最后将该情感色彩方案与原始地图内容相融合，生成情感表现力更强、更富感染力的地图产品。本发明将情感的考虑添加到地图色彩的设计之中，不仅拓展了地图制图的美学理念，深化用户与地理数据之间的情感联系，还促使地图传达更为生动和感性的信息。
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公开(公告)号：CN119672345A
公开(公告)日：2025-03-21
申请号：CN202411840939.9
申请日：2024-12-13
Applicant: 苏州科技大学
IPC: G06V10/26 , G06F17/18 , G06N3/0455 , G06N3/0464
Abstract: 本发明揭示了一种基于多时相街景图像的城市街道年度绿视率计算方法，方法包括，根据路网数据生成街景采样点，采集每个街景采样点覆盖全年各季节的多个时相的街景图像，使用深度学习模型对街景图像进行语义分割，提取街景图像中的植被区域，通过对不同时相下的绿视率进行数学期望计算得出城市街道的年度绿视率。本发明通过精确采集和处理全年街景数据、结合深度学习技术和图像分割技术，为城市街道绿化的科学评估提供了有效的手段。该方法不仅可以帮助城市规划部门更准确地了解绿化状况，还能为后续的城市绿化改进和街道景观优化提供重要的决策支持，同时，本发明提供的方法自动化程度高，适用于大规模城市绿化评估的实际应用。
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公开(公告)号：CN119228945A
公开(公告)日：2024-12-31
申请号：CN202411277055.7
申请日：2024-09-12
Applicant: 苏州科技大学
IPC: G06T11/20
Abstract: 本发明公开了一种基于边界与起始点坐标序列的等高线方向快速调整方法，包括以下步骤：S1、打断不连续断裂等高线，形成新的等高线图层并设置属性；S2、有序构建新的等高线图层的等高线边界集合及其拐角点集；S3、根据有序等高线边界集合与拐角点集合以及“左高右低”原则，自动探测等高线方向并快速调整错误的等高线方向。本发明不仅提高了等高线方向调整的效率，还具有普适性；相较于先建立等高线的邻近关系以及等高线树，然后分多种情况处理等高线方向的传统等高线方向调整方法，本方法有效降低了整体算法复杂度。
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公开(公告)号：CN118470276A
公开(公告)日：2024-08-09
申请号：CN202410695249.2
申请日：2024-05-31
Applicant: 苏州科技大学
Abstract: 本发明公开了一种满足色盲人群认知的地图色彩自动增强方法。该色彩自动增强方法包括：获取原始地图及对应的RGB配色方案；基于地图色彩设计原则、习惯用色规则设置约束条件，具体设置的约束条件有色彩区分度、色彩一致性和色彩有界性；将原始地图及RGB配色方案转换到CIE色彩系统中，基于色彩相似性在约束条件下逐个搜索原始地图的三维空间点，并迭代更新三维空间点的LCH配色方案，直至输出最优LCH配色方案，与原始地图组合后输出色彩增强地图。通过上述方法得到的色彩增强地图可适用于不同的色盲人群进行颜色区分，实用性强，同时本发明提出的方法可针对不同类型及领域的地图自动生成色彩增强地图，效率高。因此，本发明具有实用性强、效率高的特点。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119247517A
公开(公告)日：2025-01-03
申请号：CN202411454869.3
申请日：2024-10-17
Applicant: 苏州科技大学
Abstract: 本发明涉及基于双偏振天气雷达观测参数的降雨动能时空预测方法，本发明的方法首先处理分钟分辨率的雨滴谱仪数据，计算雨滴直径分布并校准雨量计数据。其次，基于物理公式计算双偏振雷达参数(ZH、ZDR、KDP)，结合微物理特征计算降雨动能KE，并标记降雨类型。然后，通过提取大气场变量并进行物理归一化后，构建双向时间序列动能预测网络(BTKE‑Net)，通过BiLSTM和深度回归网络精确预测降雨动能。最后，通过衰减和偏置校正后，将数据输入训练好的BTKE‑Net模型，进行实时时空预测。本发明的创新在于挖掘了双偏振天气雷达在水环境领域的应用潜力，实现了大范围内高精度的降雨动能时空预测，为水土保持和气象灾害防控提供了更加精准的科学依据和决策支持。
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公开(公告)号：CN120011464A
公开(公告)日：2025-05-16
申请号：CN202411849406.7
申请日：2024-12-16
Applicant: 苏州科技大学
Abstract: 本发明公开了一种顾及色彩完整性的ArcGIS共享点状地图符号数据方法。该方法主要包括公共OpenMap点状地图符号向ArcGIS点状符号转换的内容。公共OpenMap点状地图符号是一种公开的符号数据结构，为了实现基于该符号数据结构的复杂点状地图符号向ArcGIS点状地图符号转换，该方法首先基于OpenMap点状地图符号的数据结构，对符号进行解析，获取符号的轮廓信息和颜色信息，将轮廓信息写入TrueType字符，并生成字体文件进行本地安装。其次，构建ArcGIS点状符号存储对象，构建字符标记点状符号对象，依次写入轮廓对应的颜色信息、字符索引信息、符号尺寸、旋转角度等信息。最后保存生成ArcGIS点状符号样式文件，实现了顾及色彩完整性的复杂点状地图符号的共享过程。
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公开(公告)号：CN118521891A
公开(公告)日：2024-08-20
申请号：CN202410626779.1
申请日：2024-05-20
Applicant: 苏州科技大学
IPC: G06V20/10 , G06V10/26 , G06F16/9537 , G06Q50/26
Abstract: 本发明涉及一种基于街景图像的城市林荫道确定方法及系统，该方法包括如下步骤：步骤1：获取城市路网数据并对其进行预处理，得到单线道路；步骤2：沿单向道路设置街景采样点，并按照每个街景采样点的方位角采集街景图像；步骤3：对采集到的街景图像进行语义分割，获取关键视觉信息；步骤4：基于关键视觉信息计算街景图像上半部分的绿视率和天空视觉率；步骤5：基于绿视率和天空视觉率与预先设置的阈值的关系，评估并确定林荫道。本发明通过大规模街景数据的精细化利用，实现了对林荫道的快速评价和定量分析；通过对街景图像的语义分割、绿视率和天空视觉率处理，能够准确识别和提取林荫道的位置、形态和覆盖情况，量化街道林荫道绿化程度。
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公开(公告)号：CN117195443A
公开(公告)日：2023-12-08
申请号：CN202310913925.4
申请日：2023-07-25
Applicant: 苏州科技大学
IPC: G06F30/18 , G06F30/27 , G06N3/092 , G06F113/14 , G06F111/06 , G06F111/04 , G06F113/08
Abstract: 本发明涉及一种基于深度确定性策略梯度算法的雨水管网优化方法，包括：步骤S1：定义环境和模型参数，其中状态包括管网各节点的水深、各管道的流速及当前降雨量，动作包括改变管道直径、改变管道埋深等；步骤S2：构建并初始化Actor和Critic深度神经网络；步骤S3：定义物理和经济约束并通过奖励函数进行处理；步骤S4：利用城市水文模型SWMM设计训练过程，同时采用经验回放和目标网络技术进行训练和测试；步骤S5：对模型进行评估和迭代优化，以满足预设的性能标准。本发明为城市防洪排涝设施设计提供了一个高效、自适应的优化工具，对于提升城市防洪能力，降低投资成本和运行维护成本，保障城市居民生活质量具有重要价值。
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公开(公告)号：CN117192510A
公开(公告)日：2023-12-08
申请号：CN202311005168.7
申请日：2023-08-10
Applicant: 苏州科技大学
Abstract: 本发明涉及一种双偏振雷达雨滴谱参数反演方法，本发明的方法首先对激光雨滴谱仪的观测数据进行预处理；基于预处理后的数据，计算雨滴谱和双偏振雷达参数；然后基于互信息，选择反演的相关性特征；再设计Longformer模型的输入特征向量，并构建专门针对双偏振雷达雨滴谱反演任务的Longformer模型；训练、验证和评估Longformer双偏振雷达雨滴谱参数反演模型；最后采用专门的策略预处理双偏振雷达数据，利用训练后的Longformer模型反演得到时空连续特征的雷达雨滴谱参数。本发明实现了时空连续尺度的双偏振雷达雨滴谱参数获取，为气象预报和灾害防御提供了一种高效、精确的雨滴谱反演工具。
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