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公开(公告)号：CN115146990B
公开(公告)日：2024-02-27
申请号：CN202210852776.0
申请日：2022-07-11
申请人： 南京大学
IPC分类号： G06Q10/0639 , G06Q50/26 , G06F16/9537 , G06F16/29 , G06F18/23 , G06N5/01
摘要： 本发明公开一种集成多源地理大数据的城市活力定量评价方法，本评价方法包括以下步骤：S1、对道路数据进行预处理获取街区数据，S2、将街区范围内获取的城市活力评价数据进行汇总，形成特征，S3、计算Pearson相关系数矩阵，确定特征与城市活力的相关性，同时排除冗余特征，S4、构建综合指标和机器学习模型模拟城市活力，S5、对城市活力模拟结果进行精度评价，分析各特征的贡献。本发明通过集成多源地理大数据，构建综合指标和构建机器学习模型，可以解决现有技术中城市活力评价方法精度不足、数据来源较少的问题，建立衡量各因素对城市活力的贡献的方法，并形成综合城市活力评价体系。
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公开(公告)号：CN115100395A
公开(公告)日：2022-09-23
申请号：CN202210736883.7
申请日：2022-06-27
申请人： 南京大学
IPC分类号： G06V10/25 , G06V10/74 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V20/10
摘要： 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。
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公开(公告)号：CN115100227A
公开(公告)日：2022-09-23
申请号：CN202210760820.5
申请日：2022-06-29
申请人： 南京大学
摘要： 本发明涉及一种CPU‑GPU协同的遥感影像边缘检测并行计算方法，属于数据处理技术领域。该方法执行如下步骤：步骤1、并行环境初始化；步骤2、CPU主线程初始化GPU，并优化GPU内存；步骤3、由CPU计算端与GPU计算端分别执行计算任务；步骤4、同步CPU与GPU；步骤5、更新任务队列，若任务队列不为空，则返回步骤3，否则退出并行环境，终止计算。本发明通过对任务队列的数据进行划分以及GPU与CPU各计算线程双向任务调度分配的方式，优化了CPU与GPU内的线程组织与调度模式，实现了CPU与GPU间的负载均衡与高效并行的兼得。
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公开(公告)号：CN114943897A
公开(公告)日：2022-08-26
申请号：CN202210611113.X
申请日：2022-05-31
申请人： 南京大学
IPC分类号： G06V20/10 , G06V10/762 , G06V10/44 , G06V10/26 , G06F17/18
摘要： 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且快速的划定城镇开发边界，满足实际生产的需要，相比传统的城镇开发边界划定方法更实用性。
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公开(公告)号：CN107133325B
公开(公告)日：2020-01-07
申请号：CN201710310894.8
申请日：2017-05-05
申请人： 南京大学 , 云南省测绘资料档案馆(云南省基础地理信息中心)
IPC分类号： G06F16/58 , G06F16/583 , G06F16/29
摘要： 本发明涉及基于街景地图的互联网照片地理空间定位方法,步骤如下：预处理街景照片库，提取和描述特征，建立特征索引；根据索引，查询待查询照片每个特征的最近邻特征，并进行投票，修剪和平滑处理投票结果，得到最相似照片；根据已知的两两街景点之间距离，以最相似照片为圆心，划定缓冲区；对缓冲区内街景照片与待查询照片计算相似度，筛选出高相似度的照片作为相似照片集；将相似照片集和待查询照片一起进行特征提取、匹配，利用SfM算法配准照片，生成稀疏点云及相机的相对位置关系；根据已知的街景点坐标，推算未知的待查询照片外方位元素，实现定位定姿。实践证明，本发明提出的图像定位方法，能有效地对互联网任意来源的电子照片精确定位。
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公开(公告)号：CN105913378B
公开(公告)日：2019-03-08
申请号：CN201610216866.5
申请日：2016-04-08
申请人： 南京大学
IPC分类号： G06T3/40
摘要： 一种顾及层次任务依赖的遥感影像并行拼接方法，采取了分层次生成接缝线的方法，将上一层次的计算结果作为下一层次计算的输入数据，具体过程为：首先生成原始遥感影像的有效区；根据已获取的影像有效区生成有效区矢量图层，通过矢量图层获得不同层数相交区多边形，对每一多边形的分水岭变换作为一个任务，当前图层中多边形加入任务队列；再将任务分配给空闲进程进行并行处理，当前层所有多边形处理完毕后再处理上一层标记多边形，直至所有任务都已完成；最终求得各影像最终在拼接影像中的拼接范围，对拼接影像中的各像元赋值。本发明可精确地完成遥感影像并行拼接，并能够解决并行拼接中存在层次任务依赖问题，能够满足实际生产的需要。
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公开(公告)号：CN107944710A
公开(公告)日：2018-04-20
申请号：CN201711211766.4
申请日：2017-11-28
申请人： 南京大学
CPC分类号： G06Q10/0637 , G06K9/6269 , G06Q10/06393 , G06Q50/26
摘要： 本发明涉及一种基于支持向量机的村庄用地复垦规划方法，步骤包括：获取待复垦规划研究区的村庄用地信息；建立研究区村庄用地的空间和属性数据库；对复垦规划相关环境变量进行量化并存储；对村庄用地的属性数据进行量化处理；将复垦规划结果用数值代替并添入数据库；通过支持向量机方法进行数值分析并获得分类依据；使用分类依据分类研究区获得规划结果。本发明对多元的复垦规划影响因子能够科学理性的做出合理分类，折衷各个影响因子之间不显著的交互作用以及尽可能减少主观因素的影响，能够给予大范围村庄用地的复垦规划方案，指导土地复垦过程中的合理定夺，使复垦效益和效率提高显著。
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公开(公告)号：CN103236067B
公开(公告)日：2015-11-18
申请号：CN201310172271.0
申请日：2013-05-10
申请人： 南京大学
摘要： 本发明涉及一种像素级SAR影像时间序列构建的局部自适应配准方法，方法如下：数据预处理之后从主从影像上提取同名特征点对，使用最小二乘法计算二次多项式参数并计算匹配总体误差，然后比较匹配总体误差与给定阈值的大小，若匹配总体误差小于或等于给定阈值，则从影像与主影像的位置关系由上述二次多项式确定，最后进行影像配准；反之，若总误差大于给定阈值，则进行误差点聚类获取畸变区域，将主、从影像的正常区域作为一对新主从影像，畸变区域作为另一对新主从影像，对两对新的主、从影像重复计算二次多项式参数及以后的步骤，直至所有新主、从影像的同名特征点对匹配总体误差小于给定阈值，然后进行影像配准。
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公开(公告)号：CN102930525B
公开(公告)日：2015-04-15
申请号：CN201210342566.3
申请日：2012-09-14
IPC分类号： G06T7/00
摘要： 本发明涉及一种基于仿射不变特征与单应矩阵的线匹配方法。该方法针对线匹配中缺乏如同点匹配中核线几何那样的有效几何约束的问题，引入单应矩阵约束作为线段匹配的几何约束，以弥补线段匹配中缺乏强有力几何约束的情况，并提出了一种基于单应矩阵约束的线段自动匹配方法，通过单应矩阵的约束实现了影像间线段的传递与套合，降低了同名线段搜索难度，提高了匹配准确率；并在初步匹配完成后，反向搜索同名线段，从而能够剔除误匹配，进一步提高了匹配准确率。该方法实现遥感影像对的线段自动匹配。
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