[發明專利]一種商務集聚區邊界識別系統

有效

• 申請號: 202010961769.5
• 申請日: 2020-09-14
• 公開（公告）號: CN112182125B
• 公開（公告）日: 2022-07-05
• 發明（設計）人: 劉建;李思悅;葉勝
• 申請（專利權）人: 中國科學院重慶綠色智能技術研究院;重慶大學
• 主分類號: G06F16/29
• 分類號: G06F16/29;G06V10/762;G06K9/62
• 代理公司: 重慶縉云專利代理事務所(特殊普通合伙) 50237
• 代理人: 王翔

1.一種商務集聚區邊界識別系統，其特征在于，包括建筑物信息獲取模塊、目標建筑篩選模塊、密度圖生成模塊、集聚區初步矢量邊界生成模塊、集聚區邊界識別模塊和數據庫；

所述建筑物信息獲取模塊獲取待檢測區域內的建筑物輪廓矢量面狀圖斑和屬性信息，并分別發送至目標建筑篩選模塊、集聚區初步矢量邊界生成模塊和集聚區邊界識別模塊；

所述目標建筑篩選模塊根據屬性信息篩選出所有目標建筑物輪廓矢量面狀圖斑，并提取出目標建筑物質心點坐標數據；

所述目標建筑篩選模塊將目標建筑物質心點坐標數據發送至密度圖生成模塊；

所述密度圖生成模塊將待檢測區域劃分為若干檢測單元，并計算每個檢測單元內目標建筑密度值；

所述密度圖生成模塊根據每個檢測單元內目標建筑密度值生成核密度圖Hmap，并發送至集聚區初步矢量邊界生成模塊；

所述集聚區初步矢量邊界生成模塊利用最佳自然斷裂法對密度圖Hmap進行處理，生成目標建筑集聚區初步矢量邊界范圍，并發送至集聚區邊界識別模塊；

所述集聚區邊界識別模塊利用最佳自然斷裂法對目標建筑集聚區初步矢量邊界范圍進行優化，識別出目標建筑集聚區的邊界范圍；

所述數據庫存儲建筑物信息獲取模塊、目標建筑篩選模塊、密度圖生成模塊、集聚區初步矢量邊界生成模塊、集聚區邊界識別模塊的數據。

2.根據權利要求1所述的商務集聚區邊界識別系統，其特征在于：所述建筑物輪廓矢量面狀圖斑的屬性信息包括建筑物用途、建筑物占地面積、建筑物名稱和建筑物層數。

3.根據權利要求2所述的商務集聚區邊界識別系統，其特征在于：所述目標建筑篩選模塊根據屬性信息中的建筑物用途篩選出目標建筑物輪廓矢量面狀圖斑。

4.根據權利要求1所述的商務集聚區邊界識別系統，其特征在于：所述目標建筑物為商業用途建筑物。

5.根據權利要求1所述的商務集聚區邊界識別系統，其特征在于：所述目標建筑篩選模塊提取出目標建筑物質心點坐標數據的步驟為：在Python環境下獲取目標建筑物輪廓矢量面狀圖斑進行矢量要素格式轉化，得到矢量面狀要素的幾何中心點；所述幾何中心點即為目標建筑物質心點。

6.根據權利要求1所述的商務集聚區邊界識別系統，其特征在于：第x個檢測單元f(x)內目標建筑密度值如下所示：

式中，為核加權值，h_n為帶寬；x-x_i為估計點x到樣本x_i處的距離；w_i為第i棟目標建筑物的總面積，也即樣本x_i的權重；n為樣本總數。

7.根據權利要求1所述的商務集聚區邊界識別系統，其特征在于，所述集聚區初步矢量邊界生成模塊生成目標建筑集聚區初步矢量邊界范圍的步驟如下：

1)利用最佳自然斷裂法對密度圖Hmap進行處理，獲得核密度斷裂值，將密度圖Hmap劃分為2個聚類區域；其中，2個聚類區域之間的差異最大，每個聚類區域內部的差異最小；

2)以核密度值大于等于核密度斷裂值的區域為目標建筑臨界柵格邊界區域；

3)利用雙邊界搜索算法對目標建筑臨界柵格邊界區域進行空間數據結構轉換，得到目標建筑集聚區初步矢量邊界范圍。

8.根據權利要求7所述的商務集聚區邊界識別系統，其特征在于，利用雙邊界搜索算法對目標建筑臨界柵格邊界區域進行空間數據結構轉換的步驟如下：

1)提取邊界點和節點，步驟為：采用2×2柵格陣列作為窗口順序沿行、列方向對目標建筑臨界柵格邊界區域掃描，若窗口內4個柵格有且僅有2個不同的變化，則該四個柵格標識為邊界點，并保留各柵格所有多邊形原編號；若窗口內4個柵格有3個以上不同編號，則標識為節點；

2)搜索邊界線，并記錄邊界點組的2個多邊形編號作為對應邊界線的左右多邊形；

3)若一條邊界線上存在連續的3個點，則刪除中間多余點。

9.根據權利要求1所述的一種商務集聚區邊界識別系統，其特征在于，識別目標建筑集聚區邊界范圍的步驟如下：

1)利用最佳自然斷裂法對初步矢量邊界范圍按照圖斑面積進行自然斷裂，得到自然斷裂值，將初步矢量邊界范圍劃分為2個聚類區域；其中，2個聚類區域之間的差異最大，每個聚類區域內部的差異最小；

2)以核密度值大于等于自然斷裂值的區域為目標建筑集聚區的邊界范圍。