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龍圖騰網(wǎng)獲悉東南大學(xué)申請(qǐng)的專利一種基于極端梯度提升算法的城市街道空間解析方法獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN120256751B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-19發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202510714076.9，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06F16/9537；該發(fā)明授權(quán)一種基于極端梯度提升算法的城市街道空間解析方法是由徐寧;李仕軒;張瀟;霍光哲;李梟峰;趙則淳;龔?fù)窦?閆亞萍設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2025-05-30向國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本一種基于極端梯度提升算法的城市街道空間解析方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明公開一種基于極端梯度提升算法的城市街道空間解析方法，屬于城市空間分析技術(shù)領(lǐng)域。方法首先將目標(biāo)解析區(qū)域的路網(wǎng)矢量數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為含等距道路網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)的圖結(jié)構(gòu)，并基于最短路徑算法將POI分配至最近的道路網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)，然后使用啟發(fā)式算法計(jì)算道路網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)的接近中心度與中間中心度、業(yè)態(tài)結(jié)構(gòu)復(fù)雜性指標(biāo)，以及用于衡量業(yè)態(tài)空間分布特征的目標(biāo)POI路徑可達(dá)數(shù)量，將這些量化信息的參考集圖結(jié)構(gòu)輸入使用極端梯度提升算法預(yù)先訓(xùn)練的城市街道空間識(shí)別模型；得出目標(biāo)解析區(qū)域的城市街道空間點(diǎn)集；最后進(jìn)行邊界后處理，得到城市街道空間范圍和邊界。本發(fā)明識(shí)別效率較高且具有魯棒性，對(duì)于大規(guī)模自動(dòng)識(shí)別城市街道空間的位置與范圍具有重要意義。

本發(fā)明授權(quán)一種基于極端梯度提升算法的城市街道空間解析方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于極端梯度提升算法的城市街道空間解析方法，其特征是，包括： 獲取目標(biāo)解析區(qū)域的路網(wǎng)矢量數(shù)據(jù)以及POI矢量數(shù)據(jù)； 基于所述路網(wǎng)矢量數(shù)據(jù)，根據(jù)道路等級(jí)將路網(wǎng)轉(zhuǎn)化為含等距道路網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)的圖結(jié)構(gòu)； 基于所述POI矢量數(shù)據(jù)以及所述含等距道路網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)的圖結(jié)構(gòu)，將POI分配至最近的道路節(jié)點(diǎn)，得到含POI信息及等距道路網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)的圖結(jié)構(gòu)； 基于所述含POI信息及等距道路網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)的圖結(jié)構(gòu)，獲取用于度量道路中心性的各節(jié)點(diǎn)中心度指標(biāo)，用于衡量業(yè)態(tài)結(jié)構(gòu)復(fù)雜性的業(yè)態(tài)結(jié)構(gòu)復(fù)雜性指標(biāo)，以及用于衡量業(yè)態(tài)空間分布特征的目標(biāo)POI路徑可達(dá)數(shù)量，包括： 將MultiGraph數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)中的clipped_momepy變量數(shù)據(jù)，轉(zhuǎn)換為網(wǎng)絡(luò)分析所需的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)：節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)的GeoDataFrame格式nodes_gdf變量、連接邊數(shù)據(jù)的GeoDataFrame格式edges_gdf變量，以及描述拓?fù)潢P(guān)系的network_structure變量，其中，network_structure變量用于記錄道路網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)與POI的拓?fù)潢P(guān)系信息； 進(jìn)行道路中心性分析：遍歷圖結(jié)構(gòu)中的各節(jié)點(diǎn)，分別以各節(jié)點(diǎn)為中心，在預(yù)設(shè)的步行距離閾值范圍內(nèi)劃定局部窗口網(wǎng)絡(luò)邊界，計(jì)算局部窗口網(wǎng)絡(luò)的中心節(jié)點(diǎn)的接近中心度和中間中心度，作為所述中心度指標(biāo)； 接近中心度的計(jì)算公式為： ， 式中，表示節(jié)點(diǎn)的接近中心度，n是局部窗口網(wǎng)絡(luò)總節(jié)點(diǎn)數(shù)，是局部窗口網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)和節(jié)點(diǎn)之間的距離； 中間中心度的計(jì)算公式為： ， 式中，是節(jié)點(diǎn)的中間中心度，是點(diǎn)和點(diǎn)之間最短路徑的數(shù)量，是點(diǎn)和點(diǎn)經(jīng)過點(diǎn)的最短路徑的數(shù)量； 基于含相鄰街道信息的POIdata_gdf變量和包含街道相鄰POI信息的network_structure變量，對(duì)于各道路網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)，計(jì)算加權(quán)Hill多樣性指標(biāo)，公式為： ， 其中： ， ， 式中：代表道路網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)的加權(quán)Hill多樣性指標(biāo)；和分別代表分配到道路網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)的第個(gè)POI類型和第個(gè)POI類型；代表分配到道路網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)的全部POI類型數(shù)；代表分配到道路網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)的第個(gè)POI類型的POI數(shù)量；表示在節(jié)點(diǎn)處行人步行到達(dá)第個(gè)POI的衰減權(quán)重，表示第個(gè)POI類型下所有POI對(duì)應(yīng)的衰減權(quán)重的均值；參數(shù)用于控制對(duì)POI類型豐富度與POI類型平衡度的重視程度；e為自然常數(shù)，為道路網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)到POI節(jié)點(diǎn)的距離，為預(yù)設(shè)的步行距離閾值； 所述用于衡量業(yè)態(tài)空間分布特征的目標(biāo)POI路徑可達(dá)數(shù)量為，對(duì)于各道路網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)，在設(shè)定的距離閾值內(nèi)，沿道路可達(dá)指定POI類型的路徑實(shí)例數(shù)量； 將各節(jié)點(diǎn)的經(jīng)緯度坐標(biāo)、接近中心度和中間中心度、加權(quán)Hill多樣性指標(biāo)，以及沿道路距離的路徑可達(dá)數(shù)量，輸入采用極端梯度提升算法預(yù)先訓(xùn)練的城市街道空間識(shí)別模型，得到目標(biāo)解析區(qū)域的城市街道點(diǎn)集； 基于所述城市街道點(diǎn)集，根據(jù)目標(biāo)解析區(qū)域路網(wǎng)矢量數(shù)據(jù)中的道路等級(jí)和建筑輪廓數(shù)據(jù)，得到目標(biāo)解析區(qū)域中具有邊界的城市街道空間，包括：根據(jù)城市街道點(diǎn)集中點(diǎn)元素的節(jié)點(diǎn)ID字段，與路網(wǎng)中路段起止點(diǎn)ID建立拓?fù)溥B接，重構(gòu)目標(biāo)解析區(qū)域的街道網(wǎng)絡(luò)；根據(jù)目標(biāo)解析區(qū)域路網(wǎng)矢量數(shù)據(jù)中道路等級(jí)字段映射預(yù)設(shè)緩沖半徑，將緩沖區(qū)與建筑多邊形數(shù)據(jù)進(jìn)行空間差異運(yùn)算，去除路側(cè)建筑侵占區(qū)域；輸出街道空間面域集合并存儲(chǔ)為Shapefile格式，得到最終的街道空間位置與范圍。

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