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申请/专利权人：中山大学
摘要：为了构建新型的城市贫困评估方法，本发明公开一种基于街景图片及机器学习的城市内部贫困空间测度方法，包括以下步骤：根据人口普查数据构建多重剥夺指数IMD；在地图信息数据库中获取目标区域的街景图像数据；通过图像分割技术，将目标区域的街景图像数据分割为若干块街景图像数据；基于若干块街景图像数据，结合主成分分析法，得到主因子，将主因子定义为街景因子；将多重剥夺指数IMD和街景因子作为机器学习算法的输入变量，得到城市贫困分数。根据城市贫困分数对城市的贫困程度进行评估。本发明还公开了基于上述方法的一种基于街景图片及机器学习的城市内部贫困空间测度系统。本发明不仅推进城市贫困研究精细化，而且丰富城市贫困度量指标的维度。
主权项：1.一种基于街景图片及机器学习的城市内部贫困空间测度方法，其特征在于，包括以下步骤：根据人口普查数据构建多重剥夺指数IMD；在地图信息数据库中获取目标区域的街景图像数据；通过图像分割技术，将目标区域的街景图像数据分割为若干块街景图像数据；基于若干块街景图像数据，结合主成分分析法，得到主因子，将主因子定义为街景因子；将多重剥夺指数IMD和街景因子作为机器学习算法的输入变量，得到城市贫困分数；根据城市贫困分数对城市的贫困程度进行评估。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中山大学 一种基于街景图片及机器学习的城市内部贫困空间测度方法及系统
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