公开(公告)号：CN113159122A

公开(公告)日：2021-07-23

申请号：CN202110280016.2

申请日：2021-03-16

申请人： 重庆市地理信息和遥感应用中心 ,  中南大学

发明人： 李朋龙 ,  丁忆 ,  罗莉 ,  马泽忠 ,  肖禾 ,  赵玲 ,  李海峰 ,  韦宏林 ,  罗鼎 ,  段松江 ,  魏文杰 ,  钱进 ,  程丽丹 ,  胡艳 ,  殷明

IPC分类号： G06K9/62

摘要： 本发明公开了基于社交媒体图像数据的城市风貌分析方法，方法包括：获取社交媒体图像数据；对数据集的样本进行分类和去除噪声；使用卷积神经网络进行风貌学习；对样本不平衡问题进行处理；进行迁移学习；对风貌特征进行聚类；计算城市间的风貌距离；分析城市间的风貌相似性及城市的细粒度风貌。本发明将城市风貌编码为一组向量；解决了社交媒体图像分布的不均衡问题；利用城市风貌向量定义了城市风貌距离，使用该距离能分析出不同城市如何表象出风貌相似和风貌相近的，能分析出风貌距离和地理距离的相关性；使用城市风貌向量为嵌入向量的聚类方法，能够更细致地发现城市细粒度风貌。

公开(公告)号：CN113159122B

公开(公告)日：2022-03-15

申请号：CN202110280016.2

申请日：2021-03-16

申请人： 重庆市地理信息和遥感应用中心 ,  中南大学

发明人： 李朋龙 ,  丁忆 ,  罗莉 ,  马泽忠 ,  肖禾 ,  赵玲 ,  李海峰 ,  韦宏林 ,  罗鼎 ,  段松江 ,  魏文杰 ,  钱进 ,  程丽丹 ,  胡艳 ,  殷明

IPC分类号： G06K9/62 ,  G06V10/764 ,  G06V10/774 ,  G06V10/74 ,  G06V10/762

摘要： 本发明公开了基于社交媒体图像数据的城市风貌分析方法，方法包括：获取社交媒体图像数据；对数据集的样本进行分类和去除噪声；使用卷积神经网络进行风貌学习；对样本不平衡问题进行处理；进行迁移学习；对风貌特征进行聚类；计算城市间的风貌距离；分析城市间的风貌相似性及城市的细粒度风貌。本发明将城市风貌编码为一组向量；解决了社交媒体图像分布的不均衡问题；利用城市风貌向量定义了城市风貌距离，使用该距离能分析出不同城市如何表象出风貌相似和风貌相近的，能分析出风貌距离和地理距离的相关性；使用城市风貌向量为嵌入向量的聚类方法，能够更细致地发现城市细粒度风貌。

公开(公告)号：CN113269223B

公开(公告)日：2022-04-22

申请号：CN202110281893.1

申请日：2021-03-16

申请人： 重庆市地理信息和遥感应用中心 ,  中南大学

发明人： 丁忆 ,  石作琴 ,  李朋龙 ,  万平 ,  肖禾 ,  李海峰 ,  马泽忠 ,  韦宏林 ,  王亚林 ,  刘建 ,  陈静 ,  王小攀 ,  李政 ,  胡艳 ,  钱文进

IPC分类号： G06K9/62

摘要： 本发明公开了一种基于空间文化模因分析的城市风格分类方法，包括以下步骤：对数据集的样本去除噪声；通过训练神经网络获取风格特征，及每个样本的风格特征向量；利用DPC方法对训练集的风格特征向量进行字典学习，获取到每个城市的字典和稀疏矩阵，通过字典和稀疏矩阵计算城市间的模因距离；计算风格距离、稀疏表示和风格类型，并根据风格距离、风格类型和稀疏表示进行城市文化模因分析，根据字典和模因距离对城市进行风格分类，并将城市间的风格差异进行量化。本发明可定量和准确对城市风格进行准确分类，通过量化不同的模因类型分析风格相似和差异的原因，分析城市街景图片风格的模因线性组合，及不同城市的两张街景图片之间风格相似的原因。

公开(公告)号：CN113269223A

公开(公告)日：2021-08-17

申请号：CN202110281893.1

申请日：2021-03-16

申请人： 重庆市地理信息和遥感应用中心 ,  中南大学

发明人： 丁忆 ,  石作琴 ,  李朋龙 ,  万平 ,  肖禾 ,  李海峰 ,  马泽忠 ,  韦宏林 ,  王亚林 ,  刘建 ,  陈静 ,  王小攀 ,  李政 ,  胡艳 ,  钱文进

IPC分类号： G06K9/62

摘要： 本发明公开了一种基于空间文化模因分析的城市风格分类方法，包括以下步骤：对数据集的样本去除噪声；通过训练神经网络获取风格特征，及每个样本的风格特征向量；利用DPC方法对训练集的风格特征向量进行字典学习，获取到每个城市的字典和稀疏矩阵，通过字典和稀疏矩阵计算城市间的模因距离；计算风格距离、稀疏表示和风格类型，并根据风格距离、风格类型和稀疏表示进行城市文化模因分析，根据字典和模因距离对城市进行风格分类，并将城市间的风格差异进行量化。本发明可定量和准确对城市风格进行准确分类，通过量化不同的模因类型分析风格相似和差异的原因，分析城市街景图片风格的模因线性组合，及不同城市的两张街景图片之间风格相似的原因。