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申请/专利权人：中国测绘科学研究院
摘要：本发明公开一种基于图表征学习的城市建筑群功能分类方法及设备，涉及国土空间规划技术领域。该方法包括：根据城市建筑群功能相关数据划定城市建筑群功能单元，并提取人口密度、社会功能和空间形态特征，构建城市建筑群功能单元的多维特征；通过主成分分析和重要性分析相结合的方式从城市建筑群功能单元的多维特征中筛选城市建筑群功能单元的关键特征；以包含关键特征的建筑单体为节点，以建筑单体间的空间邻接关系为边，构建城市建筑群功能单元的图结构表征；将城市建筑群功能单元的图结构表征输入至城市建筑群功能分类模型中进行分类，得到城市建筑群功能分类结果。本发明能够实现对城市建筑群功能的准确识别。
主权项：1.一种基于图表征学习的城市建筑群功能分类方法，其特征在于，包括：获取城市建筑群功能相关数据；所述城市建筑群功能相关数据包括手机信令数据、兴趣点数据、院落数据、建筑物数据和路网数据；根据城市建筑群功能相关数据划定城市建筑群功能单元，并提取人口密度、社会功能和空间形态特征，构建城市建筑群功能单元的多维特征；通过主成分分析和重要性分析相结合的方式从城市建筑群功能单元的多维特征中筛选城市建筑群功能单元的关键特征；以包含关键特征的建筑单体为节点，以建筑单体间的空间邻接关系为边，构建城市建筑群功能单元的图结构表征；所述建筑单体间的空间邻接关系采用沃罗诺伊图表征；将城市建筑群功能单元的图结构表征输入至城市建筑群功能分类模型中进行分类，得到城市建筑群功能分类结果；所述城市建筑群功能分类模型基于图卷积神经网络模型训练得到。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国测绘科学研究院 一种基于图表征学习的城市建筑群功能分类方法及设备
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