一种融合POI预分类和图神经网络的城市街区功能分类方法

    公开(公告)号:CN115100395B

    公开(公告)日:2025-02-14

    申请号:CN202210736883.7

    申请日:2022-06-27

    Applicant: 南京大学

    Abstract: 本发明公开一种融合POI预分类和图神经网络的城市街区功能分类方法,本分类方法包括以下步骤:S1、利用城市街区POI构建Delaunay三角网,S2、根据与每个POI点相连的Delaunay三角网边的平均边长,确定城市街区内POI的重要性排序,S3、选取城市街区内排名前三的POI类型,作为城市街区功能的组合标签,S4、对组合标签进行归并得到城市街区功能伪标签,S5、基于Delaunay三角网建立每个城市街区的POI图网络,S6、利用城市街区功能伪标签,训练图神经网络分类模型,S7、利用训练好的图神经网络分类模型进行城市街区功能分类。本发明方法能够提取POI数据的空间结构信息,丰富了POI数据的语义信息,从而提高城市街区功能分类的准确率。

    一种无线信号绕射损耗预测方法

    公开(公告)号:CN118300720B

    公开(公告)日:2024-12-20

    申请号:CN202410530589.X

    申请日:2024-04-29

    Applicant: 南京大学

    Abstract: 本发明涉及一种无线信号绕射损耗预测方法,包括如下步骤:将待预测区域进行平面栅格化处理得到栅格图,获取待预测收发天线组参数;对于待预测收发天线组,利用地形插值法和主峰迭代法提取其间无线信号传播路径并重塑路径间地形信息,找到收发天线间产生绕射的所有相对峰点,利用单刃绕射损耗计算方法对上述相对峰点所产生的绕射损耗进行计算,求和得到待预测收发天线组间的绕射损耗。本发明适用于所有地形特征的无线信号绕射损耗计算,可以提高无线信号覆盖预测中绕射损耗部分的精确度。

    基于建筑轮廓的车载和航空LiDAR数据配准方法

    公开(公告)号:CN103324916B

    公开(公告)日:2016-09-14

    申请号:CN201310227705.2

    申请日:2013-06-07

    Applicant: 南京大学

    Abstract: 本发明涉及一种基于建筑轮廓的车载和航空LiDAR数据配准方法,该方法从车载和航空LiDAR数据中分别提取二维建筑轮廓,并通过轮廓线段高程分割法得到车载和航空三维建筑轮廓线段;然后分别从车载和航空三维建筑轮廓线段中选取两对轮廓线段,计算该两对三维轮廓线段的初始转换矩阵;然后对初始转换矩阵进行迭代运算,若车载三维轮廓线段和三维建筑轮廓线段中匹配线段的数量大于指定阈值或者匹配线段的数量最多,则所述初始转换矩阵定义为可靠转换矩阵,利用所述可靠转换矩阵完成车载LiDAR数据和航空LiDAR数据的配准。本发明能够实现车载和航空LiDAR数据的自动高精度配准,其配准精度可以达到分米级。

    一种基于车载LiDAR数据的电力线提取与拟合方法

    公开(公告)号:CN103473734A

    公开(公告)日:2013-12-25

    申请号:CN201310421449.0

    申请日:2013-09-16

    Applicant: 南京大学

    Abstract: 基于车载LiDAR数据的电力线提取与拟合方法,方法如下:首先利用体元划分车载LiDAR点云,确定各个体元内的点;然后根据真实电力线的分布特点剔除不含有电力线点云的体元;再将过滤得到的电力线点云依据电力线走廊进行划分,并利用AutoClust算法对电力线点云进行初始聚类;接着使用基于端部拟合线段的聚类合并方法,将属于同一电力线的初始点云聚类合并到一起;最后根据电力线的特性,恢复断裂的电力线,最终得到可用以表征单条电力线的点云,并以此进行三维拟合。本发明能够实现海量车载LiDAR数据中电力线点云的自动快速提取,实现了单条电力线的准确识别以及电力线三维模型的精确拟合。

    一种LiDAR辅助下基于LEGION的高分辨率航空影像分割方法

    公开(公告)号:CN103035006A

    公开(公告)日:2013-04-10

    申请号:CN201210541289.9

    申请日:2012-12-14

    Applicant: 南京大学

    Abstract: 本发明涉及一种LiDAR辅助下基于LEGION的高分辨率航空影像分割方法,包括以下步骤:利用LiDAR激光点云数据生成激光回波强度影像;激光回波强度影像与遥感影像全色波段进行配准;使用主成分分析法(PCA)对配准后的激光回波强度影像与遥感影像全色波段进行融合,获得融合影像;对融合影像进行LEGION图像分割。与现有技术相比,本发明利用主成分分析法(PCA)融合激光回波强度影像和高分辨率遥感影像全色波段,综合利用两种不同数据源作为LEGION分割方法的输入数据,较好保留了LiDAR数据和全色波段影像的特征,有效地提高了高分辨率遥感影像的分割精度。本发明综合使用LiDAR数据和遥感影像的信息来进行LEGION分割,实践证明,该技术够能有效地进行遥感影像分割,得到满意的分割效果。

    基于LiDAR数据与正射影像的停车场结构提取方法

    公开(公告)号:CN102938064A

    公开(公告)日:2013-02-20

    申请号:CN201210483627.8

    申请日:2012-11-23

    Applicant: 南京大学

    Abstract: 本发明涉及一种基于LiDAR数据与正射影像的停车场结构提取方法,该方法利用LiDAR数据将停车场分为空地区域和非空地区域,从LiDAR数据中生成非空地区域的车辆面片的中轴线,从正射影像数据中得到空地区域中的停车场车位线;套合非空地区域中的车辆中轴线和空地区域中的车位线,依其最大相交方向划分停车道;计算停车场结构参数,生成停车道的分割线,完成对停车场结构的提取。该方法能够解决停车场结构提取过程中面临的光照变化、阴影效应、透视变形以及车辆遮盖等问题,准确且高精度地提取停车场的结构。

    顾及路径密度和空间连通性的多级通风廊道构建方法

    公开(公告)号:CN119312454A

    公开(公告)日:2025-01-14

    申请号:CN202411453950.X

    申请日:2024-10-17

    Applicant: 南京大学

    Abstract: 本发明公开一种顾及路径密度和空间连通性的多级通风廊道构建方法,包括:获取潜在通风廊道;计算潜在廊道与盛行风向的夹角;提取线密度较高的廊道中心线;按照线密度从高值到低值逐步进行筛选,形成一级廊道;扣除一级廊道的缓冲区内的潜在廊道,得到潜在二级廊道;计算剩余潜在二级廊道与盛行风向的夹角,并剔除夹角大于45°的潜在二级廊道;去除长度较短的潜在二级廊道;计算潜在二级廊道穿越绿色空间、水域的长度;计算潜在二级廊道穿过地表温度高值区域的长度;选择长度均较长的潜在廊道作为二级廊道。采用本发明的技术方案,减少通风廊道的实际建设成本,补充局部区域廊道缺失、有效促进外围空气流入与内部空气交换流通。

    基于超像素分割的城镇开发边界划定方法

    公开(公告)号:CN114943897B

    公开(公告)日:2023-11-24

    申请号:CN202210611113.X

    申请日:2022-05-31

    Applicant: 南京大学

    Abstract: 性。本发明涉及基于超像素分割的城镇开发边界划定方法,属于信息自动化技术领域。该方法执行如下步骤:步骤1)数据准备;步骤2)对步骤1)得到结果进行SLIC超像素分割;步骤3)将所述超像素分为显著超像素和非显著超像素,并确定扩展边界与约束边界;步骤4)边界协调与优化,划定城镇开发边界。本发明根据计算的城镇扩展潜力评价和阻隔约束评价,分割提取扩展边界和约束边界,耦合形成最终的城镇开发边界,避免了划分工作对用地规模预测的依赖。根据协调和优化调整规则,经过协调耦合,最终划定城镇开发边界。该方法适应性强,使用本方法可以精确

    多边形矢量数据文件的并行拼接方法

    公开(公告)号:CN103106254B

    公开(公告)日:2016-03-09

    申请号:CN201310020714.4

    申请日:2013-01-21

    Applicant: 南京大学

    Abstract: 本发明涉及一种多边形矢量数据文件的并行拼接方法,步骤如下:系统生成管理进程和多个拼接进程,管理进程读取多边形矢量文件,并将多边形矢量文件分成需要拼接的矢量文件和不需要拼接的矢量文件;管理进程对需要拼接的矢量文件排序,将相邻且成对的需要拼接的矢量文件分配给各拼接进程;拼接进程接收从管理进程传递的需要拼接的矢量文件名,遍历需要拼接的矢量文件中的多边形,找到需要拼接的多边形并对多边形进行拼接,并将拼接后的矢量文件名传递回管理进程;重复执行以上步骤,直到管理进程的矢量文件拼接序列为空。该方法能够有效地解决基于行划分的栅格矢量化并行算法的结果出现多边形被切分的问题,且提高了矢量文件的拼接效率。

    林火蔓延地理元胞自动机仿真方法

    公开(公告)号:CN103164587B

    公开(公告)日:2015-07-08

    申请号:CN201310128915.6

    申请日:2013-04-12

    Applicant: 南京大学

    Abstract: 本发明涉及一种林火蔓延地理元胞自动机仿真方法,该方法根据预定区域的DEM数据和树种可燃性分布数据,构建模型运行的元胞空间,并分别建立燃烧元胞栈和高危元胞栈;设置起火点,将起火点所在元胞加入到燃烧元胞栈中;依次取出燃烧元胞栈中的元胞,如果该元胞尚未达到已经熄灭状态,则更新的燃烧状态,并将该元胞八邻域尚未被点燃的元胞装入高危元胞栈中;依次取出高危元胞栈中的元胞,当该元胞的点燃概率大于预定阈值时则该元胞的状态更新为刚被点燃状态,并将该元胞加入到燃烧元胞栈中;重复执行以上两步,直到燃烧元胞栈为空。该方法能够仿真模拟具有复杂树种多样性的林火蔓延,并且得到接近真实情况的林火蔓延结果。

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