[發明專利]一種街區形態的城市空間圖譜信息平臺及其構建方法

在審

• 申請號: 202211469465.2
• 申請日: 2022-11-22
• 公開（公告）號: CN115858843A
• 公開（公告）日: 2023-03-28
• 發明（設計）人: 楊俊宴;邵典;張晨陽;史宜;郭啟申;王暄晴
• 申請（專利權）人: 東南大學
• 主分類號: G06F16/58
• 分類號: G06F16/58;G06F16/587;G06T17/05;G06T17/10;G06N20/00;G06V10/26;G06V20/70;G06V10/762;G06V10/764
• 代理公司: 北京同輝知識產權代理事務所(普通合伙) 11357
• 代理人: 張恩慧

1.一種街區形態的城市空間圖譜信息平臺的構建方法，其特征在于，包括以下步驟：

S1，獲取目標區域內街區的道路信息、建筑信息和自然要素的空間形態三維矢量數據，并進行單元拆分、街區編組和要素編碼；

S2，構建空間形態屬性算法規則，搭建城市空間圖譜信息平臺，將S1中目標街區經過處理的數據錄入圖譜信息平臺，計算目標街區的空間單元屬性與空間關聯屬性；

S3，獲取街區更新設計案例的圖像、文字和模型資料，形成三維融合實體鏈接并錄入平臺案例庫，計算案例街區的空間單元屬性與空間關聯屬性；

S4，將街區的空間單元屬性與空間關聯屬性作為機器學習標簽，采用有監督聚類學習算法，對目標街區和案例街區進行聚類關聯機器學習訓練，形成街區形態自動聚類模型，并進行模型優化；

S5，將街區的空間單元關鍵詞與空間單元屬性作為機器學習標簽，采用有監督聚類學習算法，對案例街區的三維融合實體鏈接與目標街區三維模型進行資料轉接機器學習訓練，形成多種實體資料的智能鏈接模型簇，并構建目標街區更新多模態模型；

S6，在全息沙盤上演示目標街區的更新多模態模型，通過使用者的互動選擇與操作，反饋優化街區形態自動聚類模型和多種實體資料的智能鏈接模型簇，形成目標街區更新工作模型，輸出更新工作手冊，連接3D打印機，輸出實體模型。

2.根據權利要求1所述的一種街區形態的城市空間圖譜信息平臺的構建方法，其特征在于，所述S1中，道路信息數據是指經過柵格化處理的街區道路中心線、寬度和交叉口形態數據；建筑信息數據指經過柵格化處理的坐標位置、建筑高度和三維形體數據，自然要素數據指運用紅外遙感分波段技術區分并進行矢量化處理的自然要素單元數據。

3.根據權利要求2所述的一種街區形態的城市空間圖譜信息平臺的構建方法，其特征在于，所述S1中，街區編組，指將表現為閉合多邊形的道路數據作為一個街區輪廓，與內部的建筑數據、自然要素數據編組為一個街區數據；

所述要素編碼，指對每一個街區內實體單元進行十位數編碼，編碼依據為，前六位為街區序號，第七位為所屬實體類型，后三位為實體單元序號。

4.根據權利要求1所述的一種街區形態的城市空間圖譜信息平臺的構建方法，其特征在于，所述S2中，構建城市空間圖譜信息平臺的步驟為：

1)對城市空間數據進行結構化處理，進行數據去重、特征計算和補充操作，生成空間單元屬性與空間關聯屬性；

2)將讀取到的結構化數據進行數字化編碼，將根據本體將數據封裝成實體，通過算法建立實體之間的關系，從而構建城市空間圖譜信息平臺。

5.根據權利要求1所述的一種街區形態的城市空間圖譜信息平臺的構建方法，其特征在于，所述S3中，形成三維融合實體鏈接并錄入平臺案例庫的步驟為：

1)將案例詞匯庫提取關鍵詞作為實體，將案例街區更新條例和圖像庫提取關鍵詞作為候選實體，使用有監督方法計算實體與候選實體匹配度，匹配度最高鏈接構成二維融合實體鏈接；

2)將所獲取二維融合實體鏈接所包含案例詞匯庫關鍵詞作為實體，將案例三維模型庫提取關鍵詞作為候選實體，使用有監督方法計算實體與候選實體匹配度，匹配度最高鏈接構成三維融合實體鏈接，輸入城市空間圖譜信息平臺，形成街區更新設計案例的多模態數據庫。

6.根據權利要求1所述的一種街區形態的城市空間圖譜信息平臺的構建方法，其特征在于，所述S4中的機器學習訓練的步驟為：

1)依照6：2：2的比例將目標街區和案例街區劃分為訓練集、驗證集、測試集；使用平臺尺寸不小于200cm×200cm的全息沙盤演示街區三維模型，操作員穿戴姿態解算靜態精度Roll/pitch≤1.0deg的數據手套為所演示的街區選取有參考價值的案例街區，并通過0.4°視線追蹤精度的眼動儀輔助獲取操作員的選擇傾向；

2)通過512GB顯存深度學習系統進行街區關聯機器學習訓練，通過交叉驗證、泛化檢驗選取泛化性能強的機器學習模型作為街區形態自動聚類模型。