申请/专利权人：北京大学

申请日：2023-07-06

公开（公告）日：2024-03-29

公开（公告）号：CN116822798B

主分类号：G06Q10/063

分类号：G06Q10/063;G06Q50/26;G06F16/583;G06F16/58;G06F16/587;G06F16/51;G06F16/55;G06F16/2458;G06F16/2457;G06F16/29;G06F40/18;G06V20/30

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.03.29#授权;2023.10.24#实质审查的生效;2023.09.29#公开

摘要：本发明公开了一种用于城乡风貌特色塑造的区域地方性度量方法，包括：S1，获取规划范围内的城乡风貌照片形成图片数据库；S2，对城乡风貌照片进行地方性要素编码及特征提取；S3，计算不同地区的地方性平均感知度和重要程度值，由此遴选出不同城乡地方性核心要素；S4，根据各地方性核心要素间共现频次和相关系数，确定不同城乡地区的地方性核心要素组合，由此得到城乡风貌特色塑造的关键空间要素及其组合规划方案。本发明方法能准确提炼城乡风貌的地方性特色要素及其组合，提出应对风貌修复、地域设计再现的城乡空间开发及更新策略，能帮助高效形成规划设计方案及对方案的风貌特色评价，可以城乡为单元进行风貌管控和地方性特色塑造。

主权项：1.一种用于城乡风貌特色塑造的区域地方性度量方法，包括以下步骤：S1，获取规划范围内的城乡风貌照片形成图片数据库；S2，对城乡风貌照片进行地方性要素编码及特征提取，包括：S2.1，对不同城乡风貌照片中的地方性要素进行编码提取：将S1中获得的照片导入到地理信息系统平台中，以开放式编码的形式将照片标注为若干个标签，标签依据照片中包括的地方性要素而定，将每个地方性要素作为一个标签标记为自由节点，一张照片分布的自由节点数量不超过4个；S2.2，将自由节点归并为9类树状节点：对自由节点进行轴心式编码，完成重新分类与归纳，得到9类树状节点：自然景观、植被系统、文化景观、气象特征、现代风格、传统生活、旅游系统、人物、动物；其中，对于地方性要素内容比较丰富的照片，按照一定的优先位序进行编码，位序取决于要素在地方性表达方面是否充分典型，即自然景观、植被系统、文化景观的位序＞气象特征、现代风格、传统生活的位序＞旅游系统、人物、动物的位序；S2.3，统计规划范围内不同城乡9类树状节点及其对应的自由节点的频次和频率：频次指该自由节点或树状节点所代表的地方性要素在全部照片中出现的次数；自由节点的频率指该自由节点的频次与其所属树状节点频次的比值，树状节点的频率指该树状节点的频次与规划范围内树状节点总体频次的比值；S3，计算不同地区的地方性平均感知度和重要程度值，由此遴选出不同城乡地方性核心要素，包括：S3.1，计算不同城乡的地方性平均感知度：以城乡为单元计算每个地区的地方性感知度GZD和平均感知度gzd，公式如下： 其中，vi是照片信息集合中的浏览量；pvi表示该照片的浏览量占全部照片总浏览量的比例；A[m，n]表示所有n张照片包括的代表地方性要素的自由节点所组成的m*n的地方性要素原始矩阵，m值为1或0，表示该自由节点在照片中是否被编码；n是图片数据库中的照片总数；N是每个自由节点出现的总频次；S3.2，计算不同城乡的地方性重要程度值：借助TFIDF算法计算地方性要素的重要程度值tfidf，计算公式如下：w＝tfidft,d,D＝tft,d×idft,D4 其中，tf指的是单个地方性要素t在某个要素集合d中出现的频率，该数值即为地方性要素在某个城乡风貌图片中出现的频次与该城乡风貌图片总数之比；idf指的是单个地方性要素在图片数据库D中的逆文档频率；D代表包含所有要素集合的集合；N是每个地方性要素即自由节点出现的总频次；S3.3，根据每个城乡单元的地方性平均感知度和重要程度值，遴选出不同城乡地方性核心要素，所述地方性核心要素需满足下述条件之一：1该地方性要素在该城乡的平均感知度值大于或等于所有城乡所有地方性要素的平均感知度值的平均数；2该地方性要素在该城乡的重要程度值大于或等于所有城乡所有地方性要素的重要程度值的平均数；S4，根据各地方性核心要素间共现频次和相关系数，确定不同城乡地区的地方性核心要素组合，由此得到城乡风貌特色塑造的关键空间要素及其组合规划方案。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 北京大学 一种用于城乡风貌特色塑造的区域地方性度量方法

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