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公开(公告)号:CN114971208A
公开(公告)日:2022-08-30
申请号:CN202210479967.7
申请日:2022-05-05
Applicant: 无锡数据湖信息技术有限公司 , 北京易华录信息技术股份有限公司
Abstract: 本发明涉及一种基于大数据的废弃物高分辨率统计方法,其方法为:a)结合RS‑GIS分析和统计分析方法,搭建高分辨率废弃物资源潜力评估优化模型:所述RS‑GIS具体为遥感‑地学信息系统;b)确定输入的社会经济大数据类型和参数:所述社会经济大数据类型和参数包括:MSW、COD和禽畜粪便;c)将模型在arcgis平台上运行;d)输出1公里分辨率废弃物资源潜力评估结果;e)根据输入结果,进一步校准模型,提高模型输出结果的准确度。本发明提供一种基于大数据的废弃物高分辨率统计方法,优化了废弃物空间分配方法,提高了废弃物资源潜力的空间分辨率的精准性,优化了废弃物高分辨率资源潜力评估的方法。
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公开(公告)号:CN114219281A
公开(公告)日:2022-03-22
申请号:CN202111528915.6
申请日:2021-12-14
Applicant: 无锡数据湖信息技术有限公司 , 北京易华录信息技术股份有限公司
Abstract: 本发明涉及一种农业剩余物资源潜力评估方法,其方法为:a)确定输入的自然资源大数据类型和参数,所述类型和参数为农产品以及农产品的数量;b)结合RS‑GIS分析和统计分析方法,搭建农业剩余物资源潜力评估模型,所述RS‑GIS具体为遥感‑地学信息系统;c)将模型再arcgis平台上运行;d)输出1公里分辨率农业剩余物资源潜力评估结果;e)根据输入结果,进一步校准模型,提高模型输出结果的准确度。本发明提供一种农业剩余物资源潜力评估方法,提高农业剩余物资源潜力评估精度,丰富了农业剩余物资源潜力评估中农作物种类,增加评估年份跨度,为未来农业剩余物利用提供预估参考。
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公开(公告)号:CN114626764A
公开(公告)日:2022-06-14
申请号:CN202210480477.9
申请日:2022-05-05
Applicant: 无锡数据湖信息技术有限公司 , 北京易华录信息技术股份有限公司
Abstract: 本发明涉及一种农业剩余物资源潜力评估方法,其方法为:a)确定输入的自然资源大数据类型和参数,所述类型和参数为农产品以及农产品的数量;b)结合RS‑GIS分析和统计分析方法,搭建农业剩余物资源潜力评估模型,所述RS‑GIS具体为遥感‑地学信息系统;c)将模型再arcgis平台上运行;d)输出1公里分辨率农业剩余物资源潜力评估结果;e)根据输入结果,进一步校准模型,提高模型输出结果的准确度。本发明提供一种农业剩余物资源潜力评估方法,提高农业剩余物资源潜力评估精度,丰富了农业剩余物资源潜力评估中农作物种类,增加评估年份跨度,为未来农业剩余物利用提供预估参考。
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公开(公告)号:CN114240135A
公开(公告)日:2022-03-25
申请号:CN202111530989.3
申请日:2021-12-14
Applicant: 无锡数据湖信息技术有限公司 , 北京易华录信息技术股份有限公司
Abstract: 本发明涉及一种基于大数据的废弃物高分辨率统计方法,其方法为:a)结合RS‑GIS分析和统计分析方法,搭建高分辨率废弃物资源潜力评估优化模型:所述RS‑GIS具体为遥感‑地学信息系统;b)确定输入的社会经济大数据类型和参数:所述社会经济大数据类型和参数包括:MSW、COD和禽畜粪便;c)将模型在arcgis平台上运行;d)输出1公里分辨率废弃物资源潜力评估结果;e)根据输入结果,进一步校准模型,提高模型输出结果的准确度。本发明提供一种基于大数据的废弃物高分辨率统计方法,优化了废弃物空间分配方法,提高了废弃物资源潜力的空间分辨率的精准性,优化了废弃物高分辨率资源潜力评估的方法。
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公开(公告)号:CN114219284A
公开(公告)日:2022-03-22
申请号:CN202111530985.5
申请日:2021-12-14
Applicant: 无锡数据湖信息技术有限公司 , 北京易华录信息技术股份有限公司
Abstract: 本发明涉及一种林草碳汇和剩余物资源潜力评估方法,其方法为:a)结合RS‑GIS分析和统计分析方法,搭建林草碳汇和林草剩余物资源潜力评估模型,所述RS‑GIS具体为遥感‑地学信息系统;b)确定输入的自然资源大数据类型和参数:c)输入预选区域内1公里分辨率的林业剩余物数据和净初级生产力数据;d)将模型在arcgis平台上运行;e)输出1公里分辨率林草碳汇和林草剩余物资源潜力评估结果;f)根据输入结果结合历史数据,进一步校准模型,提高模型输出结果的准确度。本发明提供一种林草碳汇和剩余物资源潜力评估方法,提高了林草碳汇和林草剩余物空间分辨率,预估了中国林草碳汇和林草剩余物资源潜力。
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公开(公告)号:CN114140292A
公开(公告)日:2022-03-04
申请号:CN202111256796.3
申请日:2021-10-27
Applicant: 无锡数据湖信息技术有限公司
Abstract: 发明涉及城市生态需求估算方法领域,尤其是大数据驱动的城市绿地需求测算方法。该方法的步骤为:a)首先进行运动数据爬取,获得居民的运动轨迹数据;b)对爬取的数据文件进行解析;c)将爬取的数据进行坐标系转换;d)对数据进行清洗;e)将城市空间划分为栅格,计算栅格内运动属性;f)通过频次和长度估算各区域绿地需求量,并进行需求的可视化。本申请通过运动轨迹分布强度指标评价绿地布局的合理性。该方法采用居民运动大数据获取大多数居民的实际活动范围,反映更广泛的居民需求,从而提高研究结果的公平性、科学性和精准性,为城市的绿地建设提供准确的数据支持。
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公开(公告)号:CN114140291A
公开(公告)日:2022-03-04
申请号:CN202111204951.7
申请日:2021-10-15
Applicant: 无锡数据湖信息技术有限公司
IPC: G06Q50/26
Abstract: 发明涉及优化方法领域,尤其是优化城市绿色公共资源建设的方法。该方法的步骤为:a)确定将自然景观、硬件配套设施、管护和公共交通作为城市公园绿地建设的四大要素;b)选择特定区域的城市公园绿地作为优化对象,获取该优化对象的消费和建设数据;c)构建优化对象建设对居民日常生态系统服务消费贡献分析模型;d)模型构建之后对模型进行共线性检验与稳健性检验;e)对模型进行结果分析,得到建设要素和居民生态消费关系和优化建议。本发明采用数据驱动的方法,通过对建设要素的综合和系统分析,实现软硬不同层面建设要素对服务消费需求贡献率的量化,利用量化指标为城市绿色公园建设提供数据支持和规划建议。
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公开(公告)号:CN114299414B
公开(公告)日:2023-09-15
申请号:CN202111452264.7
申请日:2021-11-30
Applicant: 无锡数据湖信息技术有限公司 , 北京易华录信息技术股份有限公司
IPC: G06V20/40 , G06V10/764 , G06V10/56 , G08G1/017
Abstract: 本发明提供一种基于深度学习的车辆闯红灯识别判定方法,包括以下步骤:获取视频流,对视频流进行抽帧处理,并对视频流中的场景进行区域标定;采集车辆数据并标注,建立车辆种类标注数据集,采用Yolov5s模型对不同种类车辆进行结构化检测训练;用MobilenNetV1模型来进行红绿灯状态的分类检测,判断当前的红绿灯状态与车辆通行状态连动;对标定区域内的车辆进行轨迹追踪,对目标车辆轨迹记录;根据目标车辆轨迹结果,进行目标车辆行驶方向和闯红灯状态的判定。本发明能够很大程度上降低硬件成本,降低现场施工人员的人工和维护成本,还避免了对道路进行二次破坏,有效节省了资源又可提高准确性。
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公开(公告)号:CN114299414A
公开(公告)日:2022-04-08
申请号:CN202111452264.7
申请日:2021-11-30
Applicant: 无锡数据湖信息技术有限公司 , 北京易华录信息技术股份有限公司
IPC: G06V20/40 , G06V10/764 , G06V10/56 , G08G1/017
Abstract: 本发明提供一种基于深度学习的车辆闯红灯识别判定方法,包括以下步骤:获取视频流,对视频流进行抽帧处理,并对视频流中的场景进行区域标定;采集车辆数据并标注,建立车辆种类标注数据集,采用Yolov5s模型对不同种类车辆进行结构化检测训练;用MobilenNetV1模型来进行红绿灯状态的分类检测,判断当前的红绿灯状态与车辆通行状态连动;对标定区域内的车辆进行轨迹追踪,对目标车辆轨迹记录;根据目标车辆轨迹结果,进行目标车辆行驶方向和闯红灯状态的判定。本发明能够很大程度上降低硬件成本,降低现场施工人员的人工和维护成本,还避免了对道路进行二次破坏,有效节省了资源又可提高准确性。
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公开(公告)号:CN114170796A
公开(公告)日:2022-03-11
申请号:CN202111381097.1
申请日:2021-11-20
Applicant: 无锡数据湖信息技术有限公司 , 北京易华录信息技术股份有限公司
Abstract: 发明涉及拥堵传播分析方法领域,尤其是算法改进型拥堵传播分析方法。该方法的步骤为:a)拥堵判别模块对来自区域中的数据进行处理,通过计算路口饱和度进行交通状态的划分,通过计算交通需求指数TI和路口通行能力,从而计算出交叉路口的各车道饱和度,来实现交通状态的划分;b)项集生成模块将来自拥堵判别模块获得的结果进行整合;c)FP‑Tree频繁项集生成。本发明通过FP‑Tree算法代替了Apriori算法的频繁项集挖掘方法,有效提升了算法运行效率。通过添加时空特征约束完成数据过滤,并增加提升度评估方法再次过滤强关联规则中的无效数据。本申请可以快速分析拥堵趋势,为城市缓堵提供信息。
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