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公开(公告)号：CN119648943A
公开(公告)日：2025-03-18
申请号：CN202510150268.1
申请日：2025-02-11
IPC: G06T17/05
Abstract: 本申请适用于地理信息处理技术领域，提供了一种地理场景实例化建模方法，包括：将研究区域划分为多个格网单元，并将每个格网单元作为一地理场景；构建地理场景本体模型；地理场景本体模型包括多个地理场景节点和多个地理要素节点，多个地理场景节点与多个格网单元一一对应，每个地理场景节点表示对应的地理场景，多个地理要素节点与研究区域内的多个实体一一对应，每个地理场景节点与位于其对应的格网单元内的实体对应的地理要素节点之间设有关系边；基于动态调整的相似度阈值对地理场景本体模型中的地理场景节点进行多次合并处理，并将经过多次合并处理后的地理场景本体模型作为研究区域的地理场景实例化模型。本申请能实现地理场景实例化建模。
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公开(公告)号：CN119204362B
公开(公告)日：2025-02-25
申请号：CN202411736894.0
申请日：2024-11-29
Applicant: 中南大学
IPC: G06Q10/04 , G06N3/0442 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06Q50/26 , G06F18/214 , G06F18/241
Abstract: 本发明提供了一种城市区域人群流量预测方法及相关设备，包括获取训练用历史人群流量数据输入包括空间趋势学习模块和时空压缩残差学习模块的城市区域人群流量预测模型进行训练，得到训练后的城市区域人群流量预测模型；将目标城市区域的历史人群流量数据输入训练后的城市区域人群流量预测模型，通过空间趋势学习模块对目标城市区域的历史人群流量数据进行压缩并重构，得到空间异质趋势，通过时空压缩残差学习模块对目标城市区域的历史人群流量数据进行预测，得到时空压缩残差；结合空间异质趋势和时空压缩残差，计算得到目标城市区域的未来人群流量数据，以提升未来人群流量的预测精度。
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公开(公告)号：CN119204362A
公开(公告)日：2024-12-27
申请号：CN202411736894.0
申请日：2024-11-29
Applicant: 中南大学
IPC: G06Q10/04 , G06N3/0442 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06Q50/26 , G06F18/214 , G06F18/241
Abstract: 本发明提供了一种城市区域人群流量预测方法及相关设备，包括获取训练用历史人群流量数据输入包括空间趋势学习模块和时空压缩残差学习模块的城市区域人群流量预测模型进行训练，得到训练后的城市区域人群流量预测模型；将目标城市区域的历史人群流量数据输入训练后的城市区域人群流量预测模型，通过空间趋势学习模块对目标城市区域的历史人群流量数据进行压缩并重构，得到空间异质趋势，通过时空压缩残差学习模块对目标城市区域的历史人群流量数据进行预测，得到时空压缩残差；结合空间异质趋势和时空压缩残差，计算得到目标城市区域的未来人群流量数据，以提升未来人群流量的预测精度。
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公开(公告)号：CN118365006B
公开(公告)日：2024-09-24
申请号：CN202410784700.8
申请日：2024-06-18
Applicant: 中南大学
IPC: G06Q10/063 , G06N7/01 , G06Q50/26 , G06F16/29
Abstract: 本发明提供了一种基于空间因果发现的城市功能设施集群效应挖掘方法，包括：获取POI数据并进行预处理，按规则格网划分研究单元；计算各研究单元中各类POI集群的聚集程度；基于LiNGAM因果发现算法构建城市功能设施集群因果关系结构图；基于城市功能设施集群因果关系结构图建立贝叶斯网络，计算节点条件概率分布；基于后门准则和前门准则实施干预运算消除混杂因子，计算城市功能设施间的集群因果效应。本发明将空间因果发现思想引入其中，能够更准确地揭示功能设施之间的因果驱动方向和因果驱动程度，有助于深入挖掘功能设施集群的形成演化过程，准确估计功能设施集群间相互诱导建设的作用程度。
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公开(公告)号：CN118134673A
公开(公告)日：2024-06-04
申请号：CN202410552053.8
申请日：2024-05-07
IPC: G06Q50/00 , G06F16/2457 , G06F16/29 , G06N3/126 , G06N7/01
Abstract: 本发明公开了一种城市空间的竞争合作强度计算方法，包括获取城市空间数据信息并预处理和构建目标城市空间交互图；得到目标城市中各个街区隶属于各个社团的隶属度数据，计算目标城市重叠社团数据；计算得到各个重叠社团的特征向量；对各个社团之间的交互流量进行建模；采用遗传算法进行重复迭代计算，得到最优的各个社团与各个街区的竞争合作强度数据，完成目标城市空间的竞争合作强度计算。本发明还公开了一种实现所述城市空间的竞争合作强度计算方法的系统。本发明基于城市空间数据信息推演城市空间的竞争合作强度数据，解决了多因素影响下难以进行整体性分析的难点，不仅能够完成城市空间的竞争合作强度的计算分析，而且可靠性高、精确性好。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117800630A
公开(公告)日：2024-04-02
申请号：CN202410031363.5
申请日：2024-01-09
Applicant: 高速铁路建造技术国家工程研究中心 , 中国中铁股份有限公司 , 中南大学
IPC: C04B20/10
Abstract: 本发明公开了一种免碳化建筑固废改性再生粗骨料及其制备方法及应用。该再生粗骨料由建筑固废基底及其表面包裹的改性多巴胺涂层组成；所述建筑固废基底的粒径为5～20mm；所述改性多巴胺涂层为厚度为8～24μm。该再生粗骨料通过浸渍法制备，在弱碱性条件下通过控制基底的浸渍时间来控制其多巴胺涂层的厚度。基于本发明所提供粗骨料制备的混凝土具有优异的早硬性、密实度以及抗腐蚀性，相较于无涂层粗骨料制备的混凝土，其1天抗压强度提升9.7％，28天抗压强度提升15.9％，氯离子迁移系数以及总毛细吸水量分别下降23.9％和33.7％。
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公开(公告)号：CN116813377A
公开(公告)日：2023-09-29
申请号：CN202310169757.2
申请日：2023-02-27
Applicant: 中南大学 , 高速铁路建造技术国家工程研究中心
IPC: C04B40/00 , C04B28/04 , C04B111/27
Abstract: 本发明公开了一种促进混凝土裂缝自愈合的活性材料及其制备方法和应用。该活性材料包括碳酸钠、硅酸钠、甲酸钙、纳米二氧化硅、甘氨酸和三乙醇胺。该活性材料修复能力强，在混凝土拌合时加入所述活性材料，能够在标准养护条件下，甚至是海洋环境条件中减小混凝土表面开裂后裂缝的宽度，并显著提升混凝土结构的力学性能、抗渗性能和耐久性等性能。材料的制备方法简单，成本低廉，适合工业化应用。
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公开(公告)号：CN113029830B
公开(公告)日：2022-05-17
申请号：CN202110354036.X
申请日：2021-04-01
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明公开了一种适用于水泥基材料弹韧性能检测的实验装置，包括支撑立架、驱动器、检测施力座、形变检测机构、微弹检测机构，所述支撑立架设置呈框架结构，在支撑立架顶部通过导轨设置驱动器，驱动器的下端设置检测施力座，在各所述检测施力座上设置微弹检测机构，所述支撑立架的中下部对称设置形变检测机构，所述驱动器、形变检测机构、微弹检测机构信号连接控制装置。本发明结构紧凑、体积小，操作使用简便，可靠性强，能够灵活的调节施加力的大小，应对不同规格大小的水泥基材料检测需求；通过形变检测机构、微弹检测机构多重检测，保证了水泥基材料冲击韧性检测标准样性能参数的的均一性，检测精度高。
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公开(公告)号：CN113949783A
公开(公告)日：2022-01-18
申请号：CN202111211805.7
申请日：2021-10-18
Applicant: 中南大学
Abstract: 本公开实施例中提供了一种基于纹理复杂度分类的遥感图像快速加密方法，属于图像处理技术领域，具体包括：获取目标图像的波段数以及每个波段的二维像素值矩阵，并根据预设图像分块大小对每个二维像素值矩阵进行扩充及图像分块，得到每个二维像素值矩阵对应的图像分块集合；根据信息熵对每个图像块进行分类；分别对不同类型的图像块进行分等级加密，并将加密后的图像块按照图像分块的顺序进行拼接，得到加密矩阵；整体置乱，得到密文图像。通过本公开的方案，根据预设图像分块大小进行图像分块，并针对遥感图像本身的纹理特征，进行图像纹理复杂度分类，进而针对不同复杂度类型的图像，采取不同的加密算法，提高了遥感图像的加密效率和安全性。
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公开(公告)号：CN110175715B
公开(公告)日：2021-08-31
申请号：CN201910440261.8
申请日：2019-05-24
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于场景依赖的非法游行路径动态预测的方法，包括以下步骤：步骤101：获得城市路网数据、POI数据及警局数据，并对数据进行预处理操作；步骤102：根据所述城市路网数据构建道路网无向图；步骤103：将POI(不包含警察局)和警察局约束到路网上；步骤104：计算不同类别POI(不包含警察局)、路段和警察局对非法游行的影响力；步骤105：采用均值化方法对各指标数据进行无量纲处理；步骤106：对不同路段进行路段权重计算，并根据所计算的所述路段权重构建道路网络无向图G的弧段权重矩阵；步骤107：对游行终点已知的路径进行动态预测；步骤108：对游行终点未知的路径进行动态预测；步骤109：实时对游行的路径进行动态更新。
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