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公开(公告)号：CN115100394A
公开(公告)日：2022-09-23
申请号：CN202210729862.2
申请日：2022-06-24
Applicant: 南京大学
IPC: G06V10/25 , G06V10/764 , G06V20/10 , G06V20/70
Abstract: 本发明涉及一种基于兴趣点Voronoi图的城市街区功能识别方法，属于数据处理技术领域。该方法执行如下步骤：对城市街区内部的兴趣点数据按类别进行分类；创建规则格网将城市街区划分为若干格网单元；对每个格网单元内的兴趣点数据进行聚合，得到兴趣点聚合点数据；基于兴趣点聚合点数据创建Voronoi图，得到每个兴趣点聚合点数据对应的Voronoi多边形；计算城市街区内每个Voronoi多边形的面积，将Voronoi多边形的面积与城市街区的面积之比作为对应的兴趣点聚合点数据的权重，从而实现对城市街区的功能识别。本发明能够凸显密度低但能够表征城市街区主导功能的兴趣点数据重要性，从而有助于提高基于兴趣点数据的城市街区功能区识别的准确率。
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公开(公告)号：CN114911787A
公开(公告)日：2022-08-16
申请号：CN202210613379.8
申请日：2022-05-31
Applicant: 南京大学
IPC: G06F16/215 , G06F40/216 , G06F40/289
Abstract: 本发明涉及一种融合位置和语义约束的多源POI数据清洗方法，属于数据处理技术领域。该方法执行如下步骤：步骤1，对收集到的多源POI数据进行GeoHash转换；步骤2，对转换后的字符串进行邻近点查询；步骤3，对步骤2中存在邻近点的窗口进行冗余处理；步骤4，构建分词方案；步骤5，对步骤4处理后的数据进行冗余处理；步骤6，基于步骤5重新构建的分词方案的词频统计完成POI数据重匹配。该方法能更加准确高效地完成数据清洗工作，清洗结果更加优秀，更切合实际且行之有效。
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公开(公告)号：CN105844707A
公开(公告)日：2016-08-10
申请号：CN201610148169.0
申请日：2016-03-15
Applicant: 南京大学
IPC: G06T17/05
CPC classification number: G06T17/05 , G06T2200/04
Abstract: 本发明涉及一种基于城墙断面从LiDAR点云数据自动提取古城墙数据的方法，包括以下步骤：获取城墙待选区，矢量化得到顶部二维中心线，并插值得到完整的城墙顶部三维中心线；对城墙顶部三维中心线密集采样得到探测基点，计算每个探测基点断面上的点云；构建城墙断面格网；并基于城墙断面“横向探测—纵向探测”城墙顶部、垛口和侧面点云数据。本发明提出利用LiDAR点云数据提取古城墙的数据，解决了利用LiDAR技术进行数字存档的关键技术，有效的解决了传统测量耗时耗力，且无法获取城墙侧面细节信息的不足。本发明提出的“纵向探测?横向探测”的城墙侧面点精确提取方法，可以有效的实现城墙侧面细节信息和顶部信息的自动获取。
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公开(公告)号：CN114969007B
公开(公告)日：2025-01-10
申请号：CN202210621710.0
申请日：2022-06-01
Applicant: 南京大学
IPC: G06F16/215 , G06F18/214 , G06F18/24 , G06Q10/0631 , G06N20/20 , G06Q50/26
Abstract: 本发明涉及一种基于功能混合度和集成学习的城市功能区识别方法，属于数字信息技术领域。该方法执行如下步骤：1）收集数据以及预处理；2）构建所述城市功能区的识别体系的10个指标特征；3）结构化指标；通过空间统计工具统计各宗地所对应的10个指标特征数据；4）自变量数据集构建；5）响应变量标记；6）根据功能混合度将训练数据集划分为若干子训练集；7）基于Stacking策略的集成学习训练；8）属性表连接完成该宗地的功能区识别。本发明通过对功能混合度进行分级的方式将训练集分开并让预测集数据按照对应功能混合度进行预测，提供了一种较为准确挖掘城市功能区类型和城市特征之间的相关性，实现城市特征映射城市功能区类型识别的方法。
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公开(公告)号：CN115129802B
公开(公告)日：2024-12-10
申请号：CN202210782643.0
申请日：2022-07-05
Applicant: 南京大学
IPC: G06F16/29 , G06N20/20 , G06Q10/0639 , G06F18/25 , G06F18/2431
Abstract: 本发明公开了一种基于多源数据和集成学习的人口空间化方法，该方法包括以下步骤：S1、获取多源数据并进行融合，构建人口空间化数据库；S2、从所述人口空间化数据库中构建用于模型拟合的指标体系，通过集成学习模型计算的特征重要性筛选出有效指标；S3、结合所述有效指标与社区人口之间的关系，构建Pop‑XGBoost人口空间化模型；S4、预测人口空间分布，并将格网人口模拟数据汇总至社区尺度，与真实的社区人口统计数据对比，验证结果精度。通过结合多源数据融合技术、指标筛选技术和集成学习技术等构建人口空间化模型，准确高效地实现高精度人口空间化预测。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115221766A
公开(公告)日：2022-10-21
申请号：CN202210671133.6
申请日：2022-06-15
Applicant: 南京大学
IPC: G06F30/25 , G06F16/951 , G06F16/9537
Abstract: 本发明公开了一种改进辐射模型的跨境人口流动模拟方法，该方法包括以下步骤：基于互联网爬虫技术对跨境航班的基本信息进行获取，并对区域内的人口公里格网数据进行获取；基于航班的通行时间信息及道路网的通行时间构建引力模型，且通过改进空间邻域，完成辐射模型的构建；通过对引力模型及辐射模型进行耦合，完成引力‑辐射模型的构建；采用引力‑辐射模型计算格网级的人口流动模拟结果，并将人口流动模拟结果汇总至区县级、省级与国家级，同时与人口流动统计结果进行对比，完成引力‑辐射模型的精度验证。本发明能够有效提升跨境人口流动模拟的精度。
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公开(公告)号：CN115129802A
公开(公告)日：2022-09-30
申请号：CN202210782643.0
申请日：2022-07-05
Applicant: 南京大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多源数据和集成学习的人口空间化方法，该方法包括以下步骤：S1、获取多源数据并进行融合，构建人口空间化数据库；S2、从所述人口空间化数据库中构建用于模型拟合的指标体系，通过集成学习模型计算的特征重要性筛选出有效指标；S3、结合所述有效指标与社区人口之间的关系，构建Pop‑XGBoost人口空间化模型；S4、预测人口空间分布，并将格网人口模拟数据汇总至社区尺度，与真实的社区人口统计数据对比，验证结果精度。通过结合多源数据融合技术、指标筛选技术和集成学习技术等构建人口空间化模型，准确高效地实现高精度人口空间化预测。
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公开(公告)号：CN114973018B
公开(公告)日：2025-05-23
申请号：CN202210671132.1
申请日：2022-06-15
Applicant: 南京大学
Abstract: 本发明公开了一种人类活动对植被覆盖变化的定量分析方法，该方法包括以下步骤：S1、采用MODIS/NDVI遥感数据表征植被覆盖、VIIRS/DNB遥感数据表征人类活动强度，通过时间序列预处理技术分别构建MTS和VTS两个时间序列；S2、构建时间序列分割技术，实现时间序列的迭代分割；S3、构建时间序列合并与特征提取技术，通过排序角度法迭代实现时间序列的合并，并提取时间序列特征；S4、通过分析MTS和VTS的时间序列特征，进行MTS和VTS的计算与空间格局分析，实现MTS和VTS相关性的定量化分析。通过融合时间序列分割、时间序列合并、空间分析与统计等技术，实现人类活动对植被覆盖影响的定量化分析。
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公开(公告)号：CN119180678A
公开(公告)日：2024-12-24
申请号：CN202411238307.5
申请日：2024-09-05
Applicant: 南京大学
IPC: G06Q30/0204 , G16H40/20 , G06F17/18 , G06N3/126
Abstract: 本发明属于信息自动化技术领域，并公开了一种跨层级的医疗设施选址方法，包括：在待选址区域内使用连续型决策变量来模拟不同层级医疗设施选址方案；基于预设种群规模和所述连续型决策变量构建初始父代医疗设施备选方案种群；构建医疗设施的多目标选址模型，所述多目标选址模型的目标函数包括总出行距离最小目标函数、覆盖人口最大目标函数和机会成本最小目标函数；基于非支配排序算法和精英选择策略对所述医疗设施多目标选址模型进行迭代求解，得到最优解集；对最优解集中的医疗设施备选方案进行排序，基于排序结果确定不同层级医疗设施选址方案。本发明所述技术方案能够精确且高效地确定多个层级的医疗设施最佳选址，能够满足实际生产的需要。
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公开(公告)号：CN115221766B
公开(公告)日：2024-05-07
申请号：CN202210671133.6
申请日：2022-06-15
Applicant: 南京大学
IPC: G06F30/25 , G06F16/951 , G06F16/9537
Abstract: 本发明公开了一种改进辐射模型的跨境人口流动模拟方法，该方法包括以下步骤：基于互联网爬虫技术对跨境航班的基本信息进行获取，并对区域内的人口公里格网数据进行获取；基于航班的通行时间信息及道路网的通行时间构建引力模型，且通过改进空间邻域，完成辐射模型的构建；通过对引力模型及辐射模型进行耦合，完成引力‑辐射模型的构建；采用引力‑辐射模型计算格网级的人口流动模拟结果，并将人口流动模拟结果汇总至区县级、省级与国家级，同时与人口流动统计结果进行对比，完成引力‑辐射模型的精度验证。本发明能够有效提升跨境人口流动模拟的精度。
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