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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：CN109190161B
公开(公告)日：2023-04-07
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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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：CN109359166B
公开(公告)日：2020-11-10
申请号：CN201811181170.9
申请日：2018-10-10
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: 本发明公开了一种空间增长动态模拟与驱动力因子贡献度同步计算方法，本发明集成了元胞自动机模型(CA)模拟复杂系统时空演化过程的能力和神经网络(ANN)准确的智能计算土地利用分布概率的优势，通过优势整合克服了传统元胞自动机模型在城市土地利用变化模拟中的一些固有缺陷；本发明改进了传统的神经网络(ANN)算法使其能够精确度量空间变量重要性，克服了传统神经网络算法的“黑箱机制”，能够准确透明识别以及计算影响每种土地利用的驱动力因子；并且相对于传统模型具有精度更高、适合多尺度、数据需求低、参数少、操作简便、速度快等实用优点。
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公开(公告)号：CN109359166A
公开(公告)日：2019-02-19
申请号：CN201811181170.9
申请日：2018-10-10
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: 本发明公开了一种空间增长动态模拟与驱动力因子贡献度同步计算方法，本发明集成了元胞自动机模型(CA)模拟复杂系统时空演化过程的能力和神经网络(ANN)准确的智能计算土地利用分布概率的优势，通过优势整合克服了传统元胞自动机模型在城市土地利用变化模拟中的一些固有缺陷；本发明改进了传统的神经网络(ANN)算法使其能够精确度量空间变量重要性，克服了传统神经网络算法的“黑箱机制”，能够准确透明识别以及计算影响每种土地利用的驱动力因子；并且相对于传统模型具有精度更高、适合多尺度、数据需求低、参数少、操作简便、速度快等实用优点。
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Patent Agency Ranking
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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公开(公告)号：CN119181016B
公开(公告)日：2025-05-06
申请号：CN202411137452.4
申请日：2024-08-19
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: G06V20/10 , G06V10/762 , G06T17/05
Abstract: 本发明公开了一种基于点云数据的陡坎线识别方法及系统，包括：获取待识别地理区域对应的若干个第一点云并对其进行排序，计算排序后的相邻点云间的高差值和每一个所述第一点云对应的地形坡度值从若干个所述第一点云中筛选出若干个陡坎点云；根据点云间的水平距离及每一个所述陡坎点云的高程值对若干个所述陡坎点云进行聚类，获得若干个陡坎点云簇；根据若干个所述陡坎点云簇拟合第一曲线，并计算所述第一曲线两侧一定范围内的高差值，以根据所述高差值调整所述第一曲线的方向，获得第二曲线；对所述第二曲线进行简化，获得所述待识别地理区域对应的陡坎线，提高陡坎线识别的效率及精准度。
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公开(公告)号：CN112085778B
公开(公告)日：2025-02-07
申请号：CN202010771794.7
申请日：2020-08-04
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: 本发明公开了基于超像素和形态学的倾斜摄影违法建筑检测方法、系统，方法包括：获取目标区域第一时间段的第一地表高度影像数据、第一地表正射影像数据和第二时间段的第二地表高度影像数据、第二地表正射影像数据；计算目标区域的高度变化影像数据；对高度变化影像数据进行超像素分割处理，得到超像素单元；利用建筑形态学指数对超像素单元进行对象聚类与过滤分析，得到目标区域的矢量数据。本发明基于不同时间段的地表高度影像数据获取高度变化影像数据，通过超像素分割和建筑形态学分析对高度变化影像数据进行后期处理，解决了识别精度和算法效率问题，进而实现了对城市建筑变化的精确检测。
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公开(公告)号：CN116994405B
公开(公告)日：2023-12-15
申请号：CN202311242876.2
申请日：2023-09-26
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
IPC: G08B21/10 , G08B31/00 , G06F18/10 , G06Q10/063 , G06F18/24
Abstract: 本发明提供了一种智能灾变预警方法及系统，其方法包括：获取地质灾变的影响因素，并基于影响因素从相应监测体系中获取多个不同地区对应的历史监测数据，同时，获取地质灾变评价指标，并基于历史监测数据对地质灾变评价指标进行量化；基于量化结果确定历史监测数据与地质灾变评价指标的关联关系，并基于关联关系构建地质灾变评估预警模型。将待监测地区的地质监测数据输入地质灾变评估预警模型进行灾害危险性分析，确定待监测地区的地质状态变化规律，并基于地质状态变化规律评估待监测地区的地质灾变概率，且基于地质灾变概率进行预警通知。保障了地质灾变评估预警的智能性、准确性以及可靠性，也便于相关部门进行相应的应急响应操作。
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公开(公告)号：CN112085778A
公开(公告)日：2020-12-15
申请号：CN202010771794.7
申请日：2020-08-04
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: 本发明公开了基于超像素和形态学的倾斜摄影违法建筑检测方法、系统，方法包括：获取目标区域第一时间段的第一地表高度影像数据、第一地表正射影像数据和第二时间段的第二地表高度影像数据、第二地表正射影像数据；计算目标区域的高度变化影像数据；对高度变化影像数据进行超像素分割处理，得到超像素单元；利用建筑形态学指数对超像素单元进行对象聚类与过滤分析，得到目标区域的矢量数据。本发明基于不同时间段的地表高度影像数据获取高度变化影像数据，通过超像素分割和建筑形态学分析对高度变化影像数据进行后期处理，解决了识别精度和算法效率问题，进而实现了对城市建筑变化的精确检测。
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