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公开(公告)号：CN115115484A
公开(公告)日：2022-09-27
申请号：CN202110296914.7
申请日：2021-03-19
Applicant: 中国地质大学(武汉)
IPC: G06Q50/26 , G06Q50/14 , G06F16/958 , G06F16/955 , G06F16/29
Abstract: 本发明提供一种基于可视化地图的产业平台，基于深度长短时记忆网络模型对全国乡镇街道贫困分布状况进行拟合，并通过获取用户位置信息向用户展示周边的贫困状况，在地图中显示贫困地区的特色农产品和当地旅游景点等信息；用户按照不同需求分为访客和当地干部群众两大类，访客可以浏览所处位置周边的贫困分布状况，并查看附近的特色产品等信息，点击详情并收藏产品可以获得爱心积分；爱心积分到达一定数量时，可以兑换农产品的优惠券。干部、村民可上传特色农产品销售渠道和当地特色旅游景点等信息，以提升产业和旅游的效果。
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公开(公告)号：CN112927767A
公开(公告)日：2021-06-08
申请号：CN202110196133.0
申请日：2021-02-22
Applicant: 中国地质大学(武汉)
Abstract: 本发明公开了基于图注意力自编码的多元地球化学异常识别方法，包括以下步骤：构图阈值K确定；地球化学元素拓扑网络构建；多元地球化学特征学习；多元地球化学元素背景重构；多异常值计算。本发明将图学习引入化探异常探测中，利用K近邻构建了地球化学元素拓扑关系图，构建并训练了能够同时提取元素组成关系和空间结构特征的图注意力自编码器。基于训练好的图注意力自编码器进行多元地球化学背景的重构，并计算得到最终每个采样点的异常值。本发明对现有神经网络模型进行了扩展，使得模型能够直接处理采样点数据并能应用于不规则区域，大大提高了化探背景的学习性能和模型的实用性，为复杂地质条件提供了实用可靠的化探异常识别方法。
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公开(公告)号：CN110351333A
公开(公告)日：2019-10-18
申请号：CN201910465036.X
申请日：2019-05-30
Applicant: 中国地质大学(武汉)
Abstract: 本发明提供了一种具备验证机制的请求队列方法及系统，包括：前后端建立约定的请求通信模式，只能从指定的用户端以特定形式向服务端发送请求；在请求过程中，用户端与服务端建立连接，并以加密验证的轮询方式进行通信；服务端按照不同用户端首次请求的先后顺序将其排序，根据服务端资源按顺序处理请求内容并返回结果。这一方法和系统可以避免恶意请求和非法请求占用服务端资源，同时解决并发请求时服务端崩溃的问题，让有序让服务端对请求进行响应并返回结果。
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公开(公告)号：CN109508654A
公开(公告)日：2019-03-22
申请号：CN201811260674.X
申请日：2018-10-26
Applicant: 中国地质大学(武汉)
Abstract: 本发明公开了一种融合多任务联合多尺度卷积神经网络的人脸分析方法及系统，先对一张尺寸大小为N×N的待学习的图片，采用关键区域搜索算法从所述图片中提取出K个不同尺度的人脸感兴趣区域，将其作为多尺度CNN三个通道的输入；然后采用CNN分别对K个所述人脸感兴趣区域进行特征提取，得到不同尺度的人脸特征，采用级联的方式将提取到的不同尺度的人脸特征进行融合，得到融合后的特征表达；再将多个任务的损失函数进行融合得到联合损失函数，以所述特征表达作为学习输入，得到关于所述联合损失函数的最优解，从而得到所述多个任务的处理结果。本发明利用任务间的相关性互相促进来，提高了单个任务的预测准确率。
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公开(公告)号：CN112927767B
公开(公告)日：2022-05-13
申请号：CN202110196133.0
申请日：2021-02-22
Applicant: 中国地质大学(武汉)
Abstract: 本发明公开了基于图注意力自编码的多元地球化学异常识别方法，包括以下步骤：构图阈值K确定；地球化学元素拓扑网络构建；多元地球化学特征学习；多元地球化学元素背景重构；多异常值计算。本发明将图学习引入化探异常探测中，利用K近邻构建了地球化学元素拓扑关系图，构建并训练了能够同时提取元素组成关系和空间结构特征的图注意力自编码器。基于训练好的图注意力自编码器进行多元地球化学背景的重构，并计算得到最终每个采样点的异常值。本发明对现有神经网络模型进行了扩展，使得模型能够直接处理采样点数据并能应用于不规则区域，大大提高了化探背景的学习性能和模型的实用性，为复杂地质条件提供了实用可靠的化探异常识别方法。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112148821B
公开(公告)日：2022-05-03
申请号：CN202010860877.3
申请日：2020-08-25
Applicant: 中国地质大学(武汉)
Abstract: 一种城市混合职住空间计算方法，其特征在于，包括：根据城市规划数据和地图信息点数据，计算不同类型的地图信息点核密度；将获取的不同类型的地图信息点核密度进行归一化处理，并且计算该地块地图信息点核密度均值；采用随机森林模型，将计算的核密度均值和对应的职住属性作为随机森林模型训练数据集，对随机森林模型进行训练，得到基于随机森林算法的职住空间关系拟合模型；将全域地块数据集代入到训练好的职住空间关系拟合模型，计算职住混合熵指数，根据职住混合熵指数衡量不同地块的职住属性混合程度。本发明解决了以往传统城市职住空间关系发明效率较低，反映城市职住空间分布细节不明确、无法分析职住混合空间关系等问题。
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公开(公告)号：CN114282082A
公开(公告)日：2022-04-05
申请号：CN202111616788.5
申请日：2021-12-27
Applicant: 中国地质大学(武汉)
IPC: G06F16/904 , G06Q50/26 , G06Q10/06
Abstract: 本发明公开了一种支持城市体检的指标可视化方法及系统，该方法包括：基于城市体检指标项和指标项的监测值，对指标项进行归类；构建多类可视化模板，用于指标可视化；将可视化进行组件拆分，构建全局UI组件库；生成和构建模板配置信息；基于指标配置信息，调用界面预览程序完成可视化展示。本发明基于UI组件的模块化设计实现城市体检指标可视化，解决城市体检可视化时，指标项数目众多、数据量大的问题，降低了前端人员在指标可视化实现时的工作量，能为系统性的城市体检评估可视化提供方法和技术思路，为城市治理决策提供很好的辅助支撑。
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公开(公告)号：CN112037333A
公开(公告)日：2020-12-04
申请号：CN202010577470.X
申请日：2020-06-23
Applicant: 中国地质大学(武汉)
Abstract: 一种城市三维空间圈层结构计算方法，包括：获取城市要素数据中的建筑物数据；利用建筑物数据，通过改进径向分布函数，构建城市三维空间圈层结构模型；根据城市三维空间圈层结构模型，提取模型的纹理指标；根据三维空间圈层结构模型提取的纹理指标，对城市三维空间形态进行量化描述。本发明构建的模型能够获取任意点周围的城市要素的纹理分布曲线，通过提取曲线的量化指标能够研究各类要素的三维空间分布。并能够将其应用到不同的城市研究中。本发明的模型弥补了传统模型中无法量化城市中要素的三维分布形态的这一缺陷，本发明构建的模型能够为分析城市的空间感知、热环境、生态环境、建筑空间规划等提供更为准确的工具。
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公开(公告)号：CN111126864A
公开(公告)日：2020-05-08
申请号：CN201911373502.8
申请日：2019-12-26
Applicant: 中国地质大学(武汉)
IPC: G06Q10/06 , G06F16/9537 , G06Q50/26
Abstract: 本发明公开了一种基于人机对抗评分的街道品质评估方法，包括：根据路网数据提取采样点位的坐标；通过坐标爬取街景图片数据构建初始数据集；对初始数据集中的街景图片进行深度学习语义分割，提取出街景中所包含的地物级别的视觉要素；研发人机对抗评分系统，通过人机交互打分、系统后台随机森林模型的实时训练和迭代反馈快速、准确地收集城市居民对于街道品质的心理感知和评价，其中心理感知评价包括富有、安全、活力、美丽、无聊和压抑这六种心理感受指标。利用这一模型，仅需提供街景数据集以及少量的志愿者，就可以低成本、高通量的获取满足特定城市街道品质的心理感知数据集，可以进一步地应用在城市规划、公共卫生等领域。
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公开(公告)号：CN119808552A
公开(公告)日：2025-04-11
申请号：CN202411866377.5
申请日：2024-12-18
Applicant: 中国地质大学(武汉)
IPC: G06F30/27 , G06Q10/04 , G06Q50/26 , G06F18/243 , G06F18/27 , G06N3/0442
Abstract: 本发明公开了一种基于组合预测模型控制总量城市多要素空间协同模拟方法，涉及宏观经济预测领域，基于组合预测模型控制总量城市多要素空间协同模拟方法主要包括：根据经济相关数据，利用经济数据驱动模型和新闻文本预测模型得到总量控制的多个预测值；根据总量控制的多个预测值，利用卡尔曼滤波组合预测方法得到总量预测结果；根据总量预测结果进行空间协同模拟得到协同模拟结果。实施本发明提供的基于组合预测模型控制总量城市多要素空间协同模拟方法，能更准确地模拟出城市各类要素的复杂分布。
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