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申请/专利权人：深圳大学

摘要：本发明公开了一种基于街景图像的社区极端灾害恢复力生成方法及系统，其中，所述方法包括：获取在目标时间内，目标区域中的街景图像组，并计算所述街景图像组中图像特征类型的比例；将所述街景图像组中图像特征类型的比例输入到训练完成的回归模型中，输出恢复力信息；其中，通过训练数据训练所述回归模型，基于手机信令时空活动数据和训练街景图像组构建所述训练数据。本发明通过所述方法，可以快速准确的得到恢复力信息，从而方便相关人员根据恢复力信息来进行治理活动。

主权项：1.一种基于街景图像的社区极端灾害恢复力生成方法，其特征在于，所述一种基于街景图像的社区极端灾害恢复力生成方法包括：获取在目标时间内，目标区域中的街景图像组，并计算所述街景图像组中图像特征类型的比例；将所述街景图像组中图像特征类型的比例输入到训练完成的回归模型中，输出恢复力信息；其中，通过训练数据训练所述回归模型，基于手机信令时空活动数据和训练街景图像组构建所述训练数据；所述回归模型的训练步骤包括：获取预设数量个地区的训练街景图像组和手机信令时空活动数据；根据每个地区的训练街景图像组和手机信令时空活动数据构建所述训练数据；根据所述训练数据训练所述回归模型，得到训练完成的回归模型；所述根据每个地区的街景图像组和手机信令时空活动数据生成训练数据的步骤包括：根据每个所述地区的手机信令时空活动数据生成训练灾害恢复周期；根据每个所述地区的训练街景图像组，计算每个所述训练街景图像组的图像特征类型的比例，得到每个所述地区的训练比例数据；根据每个所述地区的训练灾害恢复周期和对应的训练比例数据，构建所述训练数据；所述根据每个所述地区的手机信令时空活动数据生成训练灾害恢复周期的步骤包括：对每个所述地区的手机信令时空活动数据进行预处理，得到每个地区的多组坐标数据，其中，所述坐标数据中包括用户的位置信息；根据每个地区的多组坐标数据，获取每个地区用户每日的活动社区；获取每个地区的活动社区在第三预设时间内的人口基准线，并根据每个地区的所述人口基准线和多组所述坐标数据，计算每个地区的人口变化率，根据所述每个地区的人口变化率得到每个地区的训练灾害恢复周期；所述根据每个所述地区的训练街景图像组，计算每个所述训练街景图像组的图像特征类型的比例，得到每个所述地区的训练比例数据的步骤包括：对每个所述地区的训练街景图像组进行预处理得到每个所述地区的可用训练街景图像组；将每个所述地区的可用训练街景图像组输入到预先训练完成的语义分割模型中，并输出每个所述地区的可用训练街景图像组的语义分割结果；根据每个所述地区的可用街景图像组的语义分割结果计算每个所述街景图像组中每个图像特征类型的比例，得到每个所述地区的训练比例数据；所述根据每个所述地区的可用街景图像组的语义分割结果计算每个所述街景图像组中每个图像特征类型的比例的步骤包括：根据每个所述语义分割结果获取每个所述训练街景图像组中所有图像特征数量和每个方向上的每种图像特征类型的数量；根据每个所述训练街景图像组中所有图像特征数量和每个方向上的每种图像特征类型的数量，计算每个所述训练街景图像组中每个图像特征类型的比例。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 深圳大学 基于街景图像的社区极端灾害恢复力生成方法及系统