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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116893871A
公开(公告)日：2023-10-17
申请号：CN202310917362.6
申请日：2023-07-25
Applicant: 江苏省城市规划设计研究院有限公司
IPC: G06F9/451 , G06F9/50 , G06F16/26 , G06F16/29 , G06T11/00 , G06T11/40 , G06T11/60 , G06T1/20 , G06V10/762 , G06V10/764
Abstract: 本发明公开了一种在线地图瓦片的动态配色方法，涉及智慧城市、城市规划、地理信息系统技术领域，首先，针对研究区，计算所需要下载在线地图瓦片的编号和地址，并完成下载。其次，针对每个所下载的地图瓦片，先对底图进行匀色和透明化处理。再，进一步针对每个所下载的地图瓦片，对指定色域范围内地图瓦片像素进行缓冲区和变色处理，并且不显示其他要素信息，结果另存为新的地图瓦片。最后，进行瓦片地图的叠加和拼合处理，成为新的瓦片数据。本发明能够在客户端动态地绘制地图瓦片，并对其色彩进行动态的调整。
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公开(公告)号：CN113902720B
公开(公告)日：2024-08-09
申请号：CN202111197392.1
申请日：2021-10-14
Applicant: 江苏省城市规划设计研究院有限公司
IPC: G06T7/00 , G06T7/13 , G06T7/136 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于建筑物剖面图深度学习的屋顶样式识别方法，涉及三维建模、历史建筑与文化保护、旅游规划、城市第五立面规划设计等技术领域，首先，依次确定研究区内所有建筑物的外轮廓边界、外接矩形以及对角线。其次，用建筑物的外轮廓边界对建筑物的对角线进行裁剪。再，基于裁剪的结果，生成研究区内所有建筑物的剖面图。最后，利用图像深度学习算法，基于所有建筑物的剖面图的分类，实现不同屋顶样式识别。本发明能够利用建筑物屋顶的剖面图差异性，通过图像深度学习来实现建筑屋顶样式的识别。
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公开(公告)号：CN117968702A
公开(公告)日：2024-05-03
申请号：CN202410187354.5
申请日：2024-02-20
Applicant: 江苏省城市规划设计研究院有限公司
Abstract: 本发明提供了一种基于手机信令数据的路径匹配方法，首先基于手机信令数据获取个体有效出行轨迹，对匹配的基础路网进行简化、相同走势道路处理，构建基站与路段、基站与路段最近结点的对应关系；接着针对有效出行基站轨迹序列，判断基站可能对应的路段及路段最近结点，按照频次和空间距离判断最有可能经过的路段及路段最近结点，获取路径；同时对于没有相邻的路段节点计算路径并保存以便下次使用，得到路段结点的序列，对路径中不合理的匹配轨迹进行修正，再对部分含有高架的路段根据速度对路径再次修正，完成路径匹配，对交通拥堵溯源、施工期间道路交通组织方案制定、新建道路运行前后流量变化、地铁用户来源地及目的地的追踪具有重要意义。
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公开(公告)号：CN115481699A
公开(公告)日：2022-12-16
申请号：CN202211210819.1
申请日：2022-09-30
Applicant: 江苏省城市规划设计研究院有限公司
Abstract: 本发明提出了一种基于机器学习的绿道网络识别方法，涉及绿道网络识别和规划领域，通过收集居民运动轨迹、手机信令、街景等数据构建现状数据库，提取所有道路相关指标，采用神经网络算法训练得到运动轨迹不同属性变化规律，模拟得到运动轨迹并与真实运动轨迹验证对比，进一步提取绿道选线的起始点和终点，将其输入到训练的人工智能框架，得到模拟的居民出行线路，统计高频次出行线路并识别绿道网络，形成绿道规划设计方案。本发明通过采集居民活动数据，借助人工智能分析框架综合分析居民的真实出行倾向，剖析居民真实轨迹的道路相关指标变化规律，模拟居民出行行为并识别绿道网络，支撑城市绿道选线和规划设计。
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公开(公告)号：CN113902720A
公开(公告)日：2022-01-07
申请号：CN202111197392.1
申请日：2021-10-14
Applicant: 江苏省城市规划设计研究院有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于建筑物剖面图深度学习的屋顶样式识别方法，涉及三维建模、历史建筑与文化保护、旅游规划、城市第五立面规划设计等技术领域，首先，依次确定研究区内所有建筑物的外轮廓边界、外接矩形以及对角线。其次，用建筑物的外轮廓边界对建筑物的对角线进行裁剪。再，基于裁剪的结果，生成研究区内所有建筑物的剖面图。最后，利用图像深度学习算法，基于所有建筑物的剖面图的分类，实现不同屋顶样式识别。本发明能够利用建筑物屋顶的剖面图差异性，通过图像深度学习来实现建筑屋顶样式的识别。
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