[发明专利]基于机器学习的街道空间日照时数批量化测量方法及系统有效
| 申请号： | 201910439852.3 | 申请日： | 2019-05-24 |
| 公开（公告）号： | CN110174714B | 公开（公告）日： | 2020-12-29 |
| 发明（设计）人： | 童滋雨;宫传佳;徐沙;杨华武 | 申请（专利权）人： | 南京大学 |
| 主分类号： | G01W1/12 | 分类号： | G01W1/12 |
| 代理公司： | 北京高沃律师事务所 11569 | 代理人： | 程华 |
| 地址： | 210046 江苏*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开一种基于机器学习的街道空间日照时数批量化测量方法及系统。方法包括：获取观测点的全景图；对所述全景图采用图像语义分割技术进行分类识别，得到多个分类识别后的全景图；将各所述分类识别后的全景图进行转换处理，得到多个鱼眼图像；获取多个设定日期的太阳路径轨迹；将各所述鱼眼图像与对应的所述太阳路径轨迹进行叠加，得到日照时数。采用本发明的方法或系统能够快速批量化处理大量观测点的日照时数，操作高效且准确度高。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 机器 学习 街道 空间 日照时数 批量 测量方法 系统 | ||
【主权项】：
1.一种基于机器学习的街道空间日照时数批量化测量方法，其特征在于，包括：获取观测点的全景图；对所述全景图采用图像语义分割技术进行分类识别，得到多个分类识别后的全景图；将各所述分类识别后的全景图进行转换处理，得到多个鱼眼图像；获取多个设定日期的太阳路径轨迹；将各所述鱼眼图像与对应的所述太阳路径轨迹进行叠加，得到日照时数。
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