[发明专利]一种土地用地性质识别方法、装置、电子设备及存储介质在审
申请号: | 202010164099.4 | 申请日: | 2020-03-10 |
公开(公告)号: | CN111382330A | 公开(公告)日: | 2020-07-07 |
发明(设计)人: | 崔巍;闫嘉;张岩;李振军;王子芃;张楠;史红欣;项波 | 申请(专利权)人: | 智慧足迹数据科技有限公司 |
主分类号: | G06F16/909 | 分类号: | G06F16/909;G06Q50/26 |
代理公司: | 北京超凡宏宇专利代理事务所(特殊普通合伙) 11463 | 代理人: | 唐正瑜 |
地址: | 100000 北京市西城区西单*** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 土地 用地 性质 识别 方法 装置 电子设备 存储 介质 | ||
1.一种土地用地性质识别方法,其特征在于,包括:
获取待识别区域对应的多个兴趣点POI数据;
对所述待识别区域进行网格划分,获得对应的多个街区网格;
根据每个街区网格包含的POI数据对对应的街区网格进行标注,获得各街区网格的第一用地性质;
获得第一用地性质为预设用地性质的街区网格对应的第一人流密度曲线,并将所述第一人流密度曲线输入预训练的识别模型,获得所述识别模型输出的第二用地性质;
根据所述第一用地性质和所述第二用地性质获得对应街区网格的目标用地性质。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述对所述待识别区域进行网格划分,获得对应的多个街区网格,包括:
获取所述待识别区域对应的遥感影像;
基于所述遥感影像获取预设宽度的街道,并利用所述预设宽度的街道对所述待识别区域进行网格划分,获得多个街区网格。
3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,根据每个街区网格对应的POI数据对对应的街区网格进行标注,获得各街区网格的第一用地性质,包括:
将所述待识别区域对应的多个POI数据划分为特殊POI数据和非特殊POI数据;
若街区网格包含特殊POI数据,则根据所述特殊POI数据对对应的街区网格进行标注,获得各街区网格的第一用地性质;
获取未标注街区网格包含的非特殊POI数据的权重,并根据所述非特殊POI数据的权重确定对应的未标注街区网格的第一用地性质;其中,所述未标注街区网格为所述待识别区域中除被标注为第一用地性质以外的街区网格。
4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,在对所述待识别区域对应的多个POI数据进行分类之前,所述方法还包括:
对所述待识别区域对应的多个POI数据进行噪音剔除。
5.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述根据所述特殊POI数据确定对应街区网格的第一用地性质,包括:
若街区网格中包含一个特殊POI数据,则将所述特殊POI数据对应的用地性质作为所述街区网格对应的第一用地性质;
若街区网格中包含多个特殊POI数据,则获取每个特殊POI数据对应的优先级,将优先级最高的特殊POI数据的用地性质作为所述街区网格对应的第一用地性质。
6.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述根据所述非特殊POI数据的权重确定对应街区网格的第一用地性质,包括:
将权重最大的非特殊POI数据对应的用地性质作为对应街区网格的第一用地性质。
7.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,在根据所述特殊POI数据确定对应街区网格的第一用地性质之后,所述方法还包括:
若已标注为第一用地性质的街区网格的POI数量大于第一预设值和/或所述街区网格的POI密度大于第二预设值,则将所述街区网格对应的第一用地性质删除,并标记为未标注街区网格。
8.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,在获得第一用地性质为预设用地性质的街区网格对应的人流密度曲线之前,所述方法还包括:
获取历史时间段内多个训练街区网格对应的移动终端用户的信令数据,根据每个训练街区网格的信令数据生成对应的第二人流密度曲线;
利用各训练街区网格对应的第二人流密度曲线和标签对识别模型进行训练,获得训练后的识别模型;所述标签包括训练街区网格对应的第三用地性质。
9.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述获得第一用地性质为预设用地性质的街区网格对应的第一人流密度曲线,包括:
获取第一用地性质为预设用地性质的街区网格在预设时间段内的移动终端用户的信令数据;
根据所述信令数据生成对应的第一人流密度曲线。
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