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龙图腾网获悉东南大学申请的专利基于深度学习的街区绿色空间结构类型数据库构建方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116414929B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-19发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310004283.6，技术领域涉及：G06F16/29；该发明授权基于深度学习的街区绿色空间结构类型数据库构建方法是由周聪惠;刘博雯;张诗宁;任雨豪设计研发完成，并于2023-01-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的街区绿色空间结构类型数据库构建方法在说明书摘要公布了：本发明公开基于深度学习的街区绿色空间结构类型数据库构建方法，涉及人工智能、城市规划及风景园林技术领域，首先对城市遥感影像预处理，将绿色空间与处理后的城市遥感影像相互校验完成识别，根据绿色空间识别结果构建街区绿色空间结构类型体系，基于街区绿色空间结构类型体系构建街区绿色空间结构训练数据集，并构建初步街区绿色空间结构甄别模型，利用街区绿色空间结构训练数据集对初步街区绿色空间结构甄别模型进行训练，完成街区绿色空间结构甄别模型构建，并输出甄别结果，得到多个街区绿色空间结构类型数据，建立街区绿色空间结构类型数据库，能够高效率、大范围、跨时段分析巨量化的信息样本，从而有效提升评价结果的稳定性和准确性。

本发明授权基于深度学习的街区绿色空间结构类型数据库构建方法在权利要求书中公布了：1.基于深度学习的街区绿色空间结构类型数据库构建方法，其特征在于，方法包括以下步骤： 对城市遥感影像进行筛选采集，并对城市遥感影像进行图像校正处理； 基于处理后的城市遥感影像，将绿色空间与城市遥感影像相互校验后完成绿色空间识别； 基于绿色空间识别的结果，对绿色空间识别的结果进行网格单元划分后，得到街区绿色空间单元； 对街区绿色空间单元内的街区绿色空间结构进行数字化提取，选取指标对街区绿色空间结构类型进行描述，得到街区绿色空间结构指标； 基于选取的街区绿色空间结构指标所对应不同的街区绿色空间结构类型，构建街区绿色空间结构类型体系； 基于构建的街区绿色空间结构类型体系，在街区绿色空间单元样本中按照各个类型的街区绿色空间结构选取单元样本标记标签，并对单元样本标记标签进行数据增强，构建街区绿色空间结构训练数据集； 基于VGG16卷积神经网络模型，按照街区绿色空间结构甄别需要对卷积核大小和步长进行修改和调试，构建初步街区绿色空间结构甄别模型； 使用所构建的街区绿色空间结构训练数据集对初步街区绿色空间结构甄别模型进行训练，调整初步街区绿色空间结构甄别模型的卷积核大小和步长等参数，直至达到准确率最佳值，从而完成街区绿色空间结构甄别模型构建； 将街区绿色空间单元样本输入街区绿色空间结构甄别模型，输出甄别结果； 所输出的甄别结果即为所输入区域的街区绿色空间结构类型数据，基于甄别结果建立所输入区域的街区绿色空间结构类型数据库。

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