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公开(公告)号：CN115098696A
公开(公告)日：2022-09-23
申请号：CN202210695086.9
申请日：2022-06-20
Applicant: 广州市阿尔法软件信息技术有限公司
Abstract: 本发明公开了一种城市体检知识图谱的构建方法、装置及存储介质，其中方法包括：获取城市体检知识资源，根据城市体检知识资源构建城市体检知识库；基于城市体检场景的知识表现形式和知识结构，根据城市体检知识库构建城市体检多维度知识结构模型；综合城市体检多维度知识结构模型中的多种类型信息，构建融合超图的城市体检网络模型；根据城市体检网络模型中的实体特点对城市体检知识库中的数据进行场景要素抽取，得到元场景信息；对元场景信息进行场景融合处理形成复合场景；对复合场景进行层次构建生成不同层次的场景图谱，对场景图谱中的场景语义进行补充和完善，得到城市体检知识图谱。本发明实施例能够有效提高对城市体检分析的全面性。
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公开(公告)号：CN114925208A
公开(公告)日：2022-08-19
申请号：CN202210243170.7
申请日：2022-03-11
Applicant: 广州市阿尔法软件信息技术有限公司
IPC: G06F16/36 , G06F16/951 , G06F16/387 , G06F16/29 , G06F16/2458 , G06F40/284 , G06N5/02
Abstract: 本发明公开了一种地图知识服务的构建方法、装置及系统。该构建装置包括数据获取单元、图谱生成单元以及服务建立单元。该构建系统包括构建模块以及数据存储模块。通过在预设的多个网站中搜索与预设的信息关键词相关的第一信息数据组，并根据第一信息数据组生成知识图谱，从而进一步根据知识图谱建立地图知识服务，该构建方法、装置及系统提升了对地理信息数据挖掘的充分性；进一步地，本发明提供的一种地图知识服务的构建方法、装置及系统还通过在搜索所述信息关键词获取多个第一网页时，剔除无效内容以筛选提取第一网页中的网页主体内容，从而提升了对地理信息数据挖掘的效率。
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公开(公告)号：CN114445726B
公开(公告)日：2022-08-02
申请号：CN202111521298.7
申请日：2021-12-13
Applicant: 广东省国土资源测绘院 , 武汉汉达瑞科技有限公司 , 广州市阿尔法软件信息技术有限公司
Abstract: 本发明实施例提供了一种基于深度学习的样本库建立方法和装置，所述方法包括：训练云样本获得云检测模型，对样本进行筛选和处理后形成高质量样本库；对样本进行增广；对样本训练得到第一解译模型；对样本库中的样本进行解译并计算像素精度，满足要求的样本作为新样本库并进行增广，将增广获得的样本加入新样本库；对第一解译模型迭代优化得到第二解译模型；对未经预处理的样本解译并计算像素精度，对满足要求样本增广获得自然资源样本库。本发明相对现有技术，通过HRNet网络有效保留图像的几何信息，实现多尺度特征整合，增强了上下文特征提取能力；在建立样本库过程中能同时实现对样本的自动增广，通过深度学习提高模型的精度和样本质量。
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公开(公告)号：CN114445726A
公开(公告)日：2022-05-06
申请号：CN202111521298.7
申请日：2021-12-13
Applicant: 广东省国土资源测绘院 , 武汉汉达瑞科技有限公司 , 广州市阿尔法软件信息技术有限公司
Abstract: 本发明实施例提供了一种基于深度学习的样本库建立方法和装置，所述方法包括：训练云样本获得云检测模型，对样本进行筛选和处理后形成高质量样本库；对样本进行增广；对样本训练得到第一解译模型；对样本库中的样本进行解译并计算像素精度，满足要求的样本作为新样本库并进行增广，将增广获得的样本加入新样本库；对第一解译模型迭代优化得到第二解译模型；对未经预处理的样本解译并计算像素精度，对满足要求样本增广获得自然资源样本库。本发明相对现有技术，通过HRNet网络有效保留图像的几何信息，实现多尺度特征整合，增强了上下文特征提取能力；在建立样本库过程中能同时实现对样本的自动增广，通过深度学习提高模型的精度和样本质量。
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公开(公告)号：CN118505064A
公开(公告)日：2024-08-16
申请号：CN202410935007.6
申请日：2024-07-12
Applicant: 中南大学 , 广州市阿尔法软件信息技术有限公司
IPC: G06Q10/0639 , G06N5/02 , G06Q50/26
Abstract: 本申请适用于知识图谱技术领域，提供了一种基于知识图谱的城市体检方法及系统，其中，该城市体检方法包括采集目标城市的时空数据，并从时空数据中提取目标城市对应的城市体征；根据城市体征，构建城市体检知识体系；根据时空数据，构建城市体检数据体系；根据城市体检知识体系和城市体检数据体系，构建城市体检知识图谱，并根据城市体检知识图谱，对目标城市进行城市体检。本申请能提高城市体检的准确性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118193725A
公开(公告)日：2024-06-14
申请号：CN202410320077.0
申请日：2024-03-20
Applicant: 广州市阿尔法软件信息技术有限公司
Abstract: 本发明涉及互联网技术领域，具体涉及为基于知识图谱的场景界面识别与智能化展示方法，本发明主要目的在于提出一种系统界面与非界面内容的结构化智能展示与调度方法。通过主动识别界面内容，利用知识图谱梳理知识框架，将界面中的详细内容以及相关联的非界面内容按照结构化的形式在知识卡片中进行智能化展示，并且在知识卡片中用户可以根据展示内容，调度至感兴趣内容的系统界面中。通过知识图谱和知识卡片的结合，能够简化系统界面的同时丰富界面内容，帮助用户快速理解系统架构，简化操作流程，提高工作效率。
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公开(公告)号：CN116050139A
公开(公告)日：2023-05-02
申请号：CN202310046007.6
申请日：2023-01-30
Applicant: 广州市阿尔法软件信息技术有限公司
IPC: G06F30/20 , G06Q10/0639 , G06Q50/26 , G06F16/29 , G06F119/02
Abstract: 本发明提供一种多尺度国土空间规划实施监测方法与系统，包括：采用数据驱动与经验知识相结合的方式构建基于PROV的数据溯源管理模型，形成可靠性评价机制；对市县尺度的国土空间规划实施监测工作中涉及到的自然与人文知识开展结构化建模与关联化处理，形成基于生命周期理论的市县尺度国土空间规划实施监测网络模型；设计面向数据更新情境的局部指标更新触发器，实现顾及可靠性的规划实施监测知识自动更新；设计顾及规划实施监测网络模型特点与规划实施监测目的预警机制。一定程度上实现国土空间规划实施监测知识的可靠性管理与自动更新，以及国土空间规划实施的动态监测与及时预警，为逐步实现可感知、善治理、自适应的智慧型规划提供重要基础。
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公开(公告)号：CN115048531A
公开(公告)日：2022-09-13
申请号：CN202210647918.X
申请日：2022-06-09
Applicant: 广州市城市规划勘测设计研究院 , 广州市阿尔法软件信息技术有限公司
Abstract: 本发明公开了一种城市体检知识的知识管理方法、装置以及系统。通过从主题、指标以及方法三个方面，根据预设的多部门分析评价指标组、所述城市体检知识实例资源以及关联聚类方法，以知识图谱形式建立城市体检知识库，从而基于不同的分析评价指标建立了标准化的框架，进而实现知识管理的通用性和兼容性，该知识管理方法、装置以及系统提升了城市体检知识的知识管理效率；进一步地，本发明提供的一种城市体检知识的知识管理方法、装置以及系统还通过根据所述城市体检知识库，及时对所述城市体检本体库进行反向补充和完善，从而提升城市体检知识的知识管理的准确性。
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公开(公告)号：CN107146286A
公开(公告)日：2017-09-08
申请号：CN201710267788.6
申请日：2017-04-21
Applicant: 广州市阿尔法软件信息技术有限公司
Inventor： 崔君宇
Abstract: 本发明涉及一种基于影像边缘特征的三维模型自动调整方法。首先通过模型边线与倾斜影像之间的空间关系，对倾斜影像进行筛选，获得包含有线条信息的影像。然后对模型边线在倾斜影像中映射得到的线条根据影像大小进行外扩，得到对应矩形。在矩形区域内进行直线检测获取多个线条后，利用线条与三角网数据的映射关系，对模型边线进行拟合，以修正模型各边线的位置。在遍历并调整了模型所有边线后，根据模型原有结构，对边线进行二次拟合，获得最终的模型成果。本发明可以在已有模型的基础上根据影像边缘特征信息自动对模型各边线进行修正以提升模型精度，避免了人工干预。
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公开(公告)号：CN119476507B
公开(公告)日：2025-05-06
申请号：CN202510076579.8
申请日：2025-01-17
Applicant: 中南大学 , 广州市阿尔法软件信息技术有限公司
Abstract: 本发明提供了一种多级协同的城市体检知识推理方法及相关设备，获取由城市体检知识图谱构建的知识库及问题请求；将问题请求输入实体级推理模块进行实体、属性识别，得到初始证据三元组，根据知识库对初始证据三元组进行知识挖掘，得到证据三元组；将问题请求和证据三元组输入功能级推理模块进行识别，得到问题请求中所需的城市体检分析功能，并根据城市体检分析功能调用时空分析工具进行时空分析，得到评估分析结果；将问题请求、证据三元组、知识库和评估分析结果均输入决策级推理模块对问题请求进行知识推理，得到推理结果；解决了城市体检知识推理过程中存在的知识挖掘不够深入、工具编排效率低下、知识推理不够精细的问题。
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