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公开(公告)号：CN108446470B
公开(公告)日：2020-07-31
申请号：CN201810189945.0
申请日：2018-03-07
Applicant: 广东国地规划科技股份有限公司 , 广州蓝图地理信息技术有限公司 , 中山大学
Abstract: 本发明公开了一种基于车辆轨迹数据和人口分布的医疗设施可达性分析方法，根据初始土地利用数据和驱动力数据，通过FLUS模型中对所述研究区域进行未来土地利用模拟，生成模拟结果，并根据所述模拟结果、所述距离值和所述数量关系，通过所述第一线性回归模型，求解得到研究区域的未来人口分布数据；结合车辆轨迹数据、医疗设施数据、初始人口分布数据和交通距离，挖掘出它们的内部潜在关系，进而准确求解出改进引力模型中不确定的弹性系数，并通过修正后的引力模型求解得医疗设施可达性值。本发明能够提高医疗设施可达性分析的准确性和可操作性，有效解决现状单时段的医疗设施可达性研究的不足，为未来医疗资源均等化、城市人口合理引导提供科学指导。
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公开(公告)号：CN108446470A
公开(公告)日：2018-08-24
申请号：CN201810189945.0
申请日：2018-03-07
Applicant: 广东国地规划科技股份有限公司 , 广州蓝图地理信息技术有限公司 , 中山大学
Abstract: 本发明公开了一种基于车辆轨迹数据和人口分布的医疗设施可达性分析方法，根据初始土地利用数据和驱动力数据，通过FLUS模型中对所述研究区域进行未来土地利用模拟，生成模拟结果，并根据所述模拟结果、所述距离值和所述数量关系，通过所述第一线性回归模型，求解得到研究区域的未来人口分布数据；结合车辆轨迹数据、医疗设施数据、初始人口分布数据和交通距离，挖掘出它们的内部潜在关系，进而准确求解出改进引力模型中不确定的弹性系数，并通过修正后的引力模型求解得医疗设施可达性值。本发明能够提高医疗设施可达性分析的准确性和可操作性，有效解决现状单时段的医疗设施可达性研究的不足，为未来医疗资源均等化、城市人口合理引导提供科学指导。
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公开(公告)号：CN112396393B
公开(公告)日：2021-07-06
申请号：CN202011266844.2
申请日：2020-11-13
Applicant: 广东国地规划科技股份有限公司 , 广州蓝图地理信息技术有限公司
Abstract: 本发明公开了一种用于BIM模型项目报批审查的方法、设备及存储介质，包括以下步骤：报批端提供第一BIM模型至审批端以供审核；审批端于服务器端查看第一BIM模型，并根据第一BIM模型进行审核以在服务器端完成修改及/或批注；报批端根据修改及/或批注调整第一BIM模型，导出修改文件，并提供调整后的第二BIM模型以供审批端审批；审批端接收第二BIM模型，结合第一BIM模型以判断模型是否合格。本发明有益效果在于：有效解决了在审批端不修改原有项目gltf文件的前提下，在服务器端对gltf文件进行局部替换实现对修改方案进行确认，使报批端在审查完成前就已经完成并确认了最终的修改方案。
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公开(公告)号：CN117787908B
公开(公告)日：2024-09-10
申请号：CN202311848443.1
申请日：2023-12-28
Applicant: 广东国地规划科技股份有限公司 , 广州蓝图地理信息技术有限公司 , 国地时空信息科技(北京有限公司)
Abstract: 本发明公开了一种巡查网格划分方法、装置、终端设备及存储介质，其中方法包括：获取巡查区域信息；根据道路信息生成第一初始划分线集；从第一初始划分线集中筛选若干第一备选划分线，生成第一备选划分线集；针对每一第一备选划分线，生成每一第一备选划分线对应的第一网格划分初始方案；筛选出满足筛选条件的若干第一网格划分初始方案，作为第一网格划分备选方案；最后从所述第一网格划分备份方案中确定最终的网格划分方案。本发明提供了一种机器划分网格的方案，解决了人工划分耗时长、效率低下的技术问题。
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公开(公告)号：CN111811525B
公开(公告)日：2022-05-10
申请号：CN202010519044.0
申请日：2020-06-09
Applicant: 广东国地规划科技股份有限公司 , 广州蓝图地理信息技术有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于遥感图像和浮动车轨迹的路网生成方法及系统，方法包括：获取轨迹图层和高分影像，对轨迹图层执行栅格化操作，得到第一轨迹图层；利用轨迹图层和高分影像训练第一神经网络，得到第二神经网络，通过第二神经网络得到第一道路栅格图层；利用高斯卷积核对第一轨迹图层执行核密度估计操作，得到第二轨迹图层；对第二轨迹图层执行二值化操作，得到第二道路栅格图层；将第一道路栅格图层和第二道路栅格图层叠加并通过燃烧算法进行计算，得到道路图层。本发明将遥感图像和浮动车轨迹作为路网数据来源，利用深度神经网络和核密度估计方法分别处理原始数据后再通过燃烧算法合并处理，从而获取精确度和覆盖率更高的路网数据。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117853764B
公开(公告)日：2024-07-23
申请号：CN202311798300.4
申请日：2023-12-25
Applicant: 广东国地规划科技股份有限公司 , 广州蓝图地理信息技术有限公司 , 国地时空信息科技(北京有限公司)
IPC: G06V10/75 , G06V10/764 , G06T7/187 , G06T7/62 , G06T7/66
Abstract: 本发明公开了一种基于区域生长约束的图斑筛选方法及系统，包括：对待筛选区域进行面线裁切，获得所述待筛选区域对应的若干个第一面状图斑并生成每一个第一面状图斑对应的内部点，并根据待筛查地块的地块属性获得每一个第一面状图斑与所述待筛查地块的匹配度值，根据所述匹配度值对所述第一面状图斑进行分类，将分类获得的每一个第二面状图斑的内部点标为中心源点及每一个第三面状图斑的内部点标为附属源点，根据预设的源点生成约束及所述地块属性，生成每一个中心源点对应的中心地块及每一个附属源点对应的附属地块，再根据所述中心地块及所述附属地块从所述若干个第一面状图斑中进行筛选，获得目标图斑，提高图斑筛选的效率及准确度。
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公开(公告)号：CN113392255B
公开(公告)日：2022-02-08
申请号：CN202110558777.X
申请日：2021-05-21
Applicant: 广东国地规划科技股份有限公司 , 广州蓝图地理信息技术有限公司
IPC: G06F16/583 , G06F16/58 , G06V10/75 , G06V10/764 , G06K9/62
Abstract: 本发明公开了一种生态修复项目中的图斑的自动匹配方法及装置。所述自动匹配装置包括图斑获取单元、信息计算单元以及计算匹配单元。所述批量匹配装置包括如前所述的图斑的自动匹配装置以及分类模块。所述自动匹配方法、装置、批量匹配方法及装置通过分别计算候选图斑和多个基准图斑的图斑信息，根据预设的匹配图斑匹配方法将基准图斑和候选图斑进行选择匹配以获取匹配图斑以及对应顶点关系，最后根据匹配图斑以及对应顶点关系计算确定最佳匹配结果，从而不仅实现了图斑的自动匹配，还提升了图斑匹配的效率和准确性。
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公开(公告)号：CN113392255A
公开(公告)日：2021-09-14
申请号：CN202110558777.X
申请日：2021-05-21
Applicant: 广东国地规划科技股份有限公司 , 广州蓝图地理信息技术有限公司
IPC: G06F16/583 , G06F16/58 , G06K9/62
Abstract: 本发明公开了一种生态修复项目中的图斑的自动匹配方法及装置。所述自动匹配装置包括图斑获取单元、信息计算单元以及计算匹配单元。所述批量匹配装置包括如前所述的图斑的自动匹配装置以及分类模块。所述自动匹配方法、装置、批量匹配方法及装置通过分别计算候选图斑和多个基准图斑的图斑信息，根据预设的匹配图斑匹配方法将基准图斑和候选图斑进行选择匹配以获取匹配图斑以及对应顶点关系，最后根据匹配图斑以及对应顶点关系计算确定最佳匹配结果，从而不仅实现了图斑的自动匹配，还提升了图斑匹配的效率和准确性。
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公开(公告)号：CN112396393A
公开(公告)日：2021-02-23
申请号：CN202011266844.2
申请日：2020-11-13
Applicant: 广东国地规划科技股份有限公司 , 广州蓝图地理信息技术有限公司
Abstract: 本发明公开了一种用于BIM模型项目报批审查的方法、设备及存储介质，包括以下步骤：报批端提供第一BIM模型至审批端以供审核；审批端于服务器端查看第一BIM模型，并根据第一BIM模型进行审核以在服务器端完成修改及/或批注；报批端根据修改及/或批注调整第一BIM模型，导出修改文件，并提供调整后的第二BIM模型以供审批端审批；审批端接收第二BIM模型，结合第一BIM模型以判断模型是否合格。本发明有益效果在于：有效解决了在审批端不修改原有项目gltf文件的前提下，在服务器端对gltf文件进行局部替换实现对修改方案进行确认，使报批端在审查完成前就已经完成并确认了最终的修改方案。
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公开(公告)号：CN114067110B
公开(公告)日：2024-07-16
申请号：CN202110791830.0
申请日：2021-07-13
Applicant: 广东国地规划科技股份有限公司 , 广州蓝图地理信息技术有限公司 , 广州大学
IPC: G06V20/70 , G06V10/26 , G06V10/25 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06V10/766 , G06V20/10 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种实例分割网络模型的生成方法，所述生成方法包括：先获取训练样本集，然后将所述训练样本集输入神经网络模型中，以使所述神经网络模型进行训练后生成实例分割网络模型。其中，所述训练样本集包括多对样本图片及其标签，每对所述样本图片的拍摄区域相同、拍摄时间不同；所述标签包括：建筑改变和建筑不变；所述建筑改变类型包括：建筑新增、建筑拆除、建筑楼层变化和建筑扩减建。采用本发明实施例能关注建筑新增、建筑拆除、建筑楼层变化和建筑扩减建等多种建筑改变类型，提高了网络模型的精度。
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