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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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公开(公告)号：CN114067110A
公开(公告)日：2022-02-18
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: G06V10/26 , G06V10/25 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06V10/766 , G06V20/10 , G06K9/62 , G06N3/08 , G06N3/04
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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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：CN109190161A
公开(公告)日：2019-01-11
申请号：CN201810848034.4
申请日：2018-07-27
Applicant: 广州蓝图地理信息技术有限公司 , 广东国地规划科技股份有限公司 , 中山大学
Abstract: 本发明公开了一种基于斑块元胞自动机和港口城市规划的港城发展模拟方法，该方法采用了斑块增长模拟策略，科学的将城市用地的增长通过自发增长和组织增长两种增长模式，以种子核生长和边缘生长的方式，结合港口规划和港口城市规划来对不同发展阶段的港口城市的城市扩张过程进行动态模拟。本发明方法可以避免容易产生的过度拟合现象，能够更加合理的模拟出真实的城市增长格局，从而得出城市规划空间布局方案下的城市空间扩张模拟结果。本发明方法有效的解决了港口城市在没有建设基础的情境下根据规划方案指导的模拟城市建设过程的问题，并且得到了真实港口城市发展形态相似的空间格局，是一种切实可行的模拟港口城市空间扩展的方法。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113191179A
公开(公告)日：2021-07-30
申请号：CN202011522434.X
申请日：2020-12-21
Applicant: 广州蓝图地理信息技术有限公司 , 广东国地规划科技股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于灰度共生矩阵和BP神经网络的遥感图像分类方法及系统，所述方法包括：获取采样点地区的遥感图像数据，并对所述遥感图像数据进行批量截图，得到截图数据集；根据灰度共生矩阵提取所述截图数据集中每张图片的纹理特征，并采用统计学的方法，计算得到所述截图数据集中每张图片的灰度统计特征；将所述纹理特征和所述灰度统计特征通过预设的BP神经网络，得到遥感图像分类结果。本发明能够快速获取采样点地区的遥感图像，通过灰度共生矩阵提取遥感图像的纹理特征，并采用统计学的方法，计算得到遥感图像灰度统计特征，将所述纹理特征与灰度统计特征输入到预设BP神经网络实现遥感图像的自动分类，提高了遥感图像的分类精度。
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公开(公告)号：CN111811525A
公开(公告)日：2020-10-23
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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公开(公告)号：CN117370582A
公开(公告)日：2024-01-09
申请号：CN202311447705.3
申请日：2023-11-02
Applicant: 广州蓝图地理信息技术有限公司 , 广东国地规划科技股份有限公司
Abstract: 本发明提供了基于多数据融合的自然资源要素三维实体化建模方法包括：对预设语义层中的自然资源要素进行语义分类得到若干个语义类，以及分别获取同一语义类中不同自然资源要素之间的关联关系，根据语义类和关联关系结合预设机理模型建立知识图谱，将知识图谱输入到预设多尺度表达层中，根据同一语义类中不同自然资源要素之间的关联关系在预设几何层中选取对应的几何表达方式，将几何表达方式输入到所述预设多尺度表达层中，在预设多尺度表达层中建立自然资源要素实体模型，根据用户查询的表达对象，建立关于表达对象的三维模型，通过建立资源要素实体模型来表达不同自然资源的信息，用户不需要再查阅大量资料就可以得到该表达对象的信息。
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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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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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