[發明專利]一種購物街道推薦方法及裝置

有效

• 申請號: 201911273412.1
• 申請日: 2019-12-12
• 公開（公告）號: CN111177587B
• 公開（公告）日: 2023-05-23
• 發明（設計）人: 鄧應彬;許劍輝;嚴瀅偉;陳仁容
• 申請（專利權）人: 廣州地理研究所;南方海洋科學與工程廣東省實驗室（廣州）
• 主分類號: G06F16/9537
• 分類號: G06F16/9537;G06F16/9535;G06Q10/0639;G06Q30/0601
• 代理公司: 廣州駿思知識產權代理有限公司 44425
• 代理人: 潘桂生

1.一種購物街道推薦方法，其特征在于，包括以下步驟：

根據各街道及其對應的購物興趣點，獲取各街道的購物興趣點平均密度；其中，每個購物興趣點對應于離其最近的街道；

獲取遙感影像數據，從所述遙感影像數據中提取植被信息和水體信息；

根據所述植被信息和水體信息計算各街道的平均植被密度和平均水體密度；

對各街道的購物興趣點平均密度、平均植被密度和平均水體密度進行加權求和，得到各街道的購物指數；

根據所述購物指數向用戶推薦購物街道。

2.根據權利要求1所述的購物街道推薦方法，其特征在于，從所述遙感影像數據中提取植被信息和水體信息步驟包括：

按照以下公式，計算遙感影像數據上的歸一化植被指數：

其中，NVDI為歸一化植被指數，B_nir和B_red分別為遙感影像數據的近紅外波段和紅波波段的反射值；

將所述歸一化植被指數轉換為點數據，獲取遙感影像數據的植被信息；

按照以下公式，計算遙感影像數據上的歸一化水體指數：

其中，NDWI為歸一化水體指數，B_green和B_nir分別為遙感影像數據的綠波波段和近紅外波段的反射值；

將所述歸一化水體指數轉換為點數據，獲取遙感影像數據的水體信息。

3.根據權利要求2所述的購物街道推薦方法，其特征在于，根據所述植被信息和水體信息計算各街道的平均植被密度和平均水體密度的步驟包括：

刪除道路兩邊第一距離范圍外的歸一化植被指數點，根據剩余的歸一化植被指數點計算各街道的平均植被密度；

刪除道路兩邊第二距離范圍外的歸一化水體指數點，根據剩余的歸一化水體指數點計算各街道的平均水體密度。

4.根據權利要求1所述的購物街道推薦方法，其特征在于，對各街道的購物興趣點平均密度、平均植被密度和平均水體密度進行加權求和的步驟具體包括：

設置購物興趣點平均密度、平均植被密度和平均水體密度的權重值分別為ω₁、ω₂和ω₃；

按照以下公式，計算各街道的購物指數：

SSI＝POIs×ω₁+V×ω₂+W×ω₃

其中，SSI為購物指數，POIs為購物點密度，V為平均植被密度，W為平均水體密度，ω₁、ω₂和ω₃分別為購物興趣點平均密度、平均植被密度和平均水體密度的權重值。

5.根據權利要求1所述的購物街道推薦方法，其特征在于，根據所述購物指數向用戶推薦購物街道步驟具體包括：

對各街道的購物指數進行等級評價，得到街道推薦等級；其中，各街道的推薦等級如下：

SSI＝0，不可用；

SSI＝0.2，不推薦；

SSI＝0.4，可接受；

SSI＝0.6，推薦；

SSI＝0.8，強烈推薦；

SSI＝1，極力推薦；

SSI1，購物天堂；

其中，SSI為購物指數；

根據所述街道推薦等級向用戶推薦購物街道。

6.根據權利要求5所述的購物街道推薦方法，其特征在于，還包括以下步驟：

以不同的色階顯示各街道的推薦等級的高低，對所述各街道的推薦等級進行空間可視化。