买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉江苏省城市规划设计研究院有限公司申请的专利一种基于机器学习的绿道网络识别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：CN115481699B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-23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：202211210819.1，技术领域涉及：G06F30/18；该发明授权一种基于机器学习的绿道网络识别方法是由蒋金亮;高湛;徐云翼;陈军设计研发完成，并于2022-09-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于机器学习的绿道网络识别方法在说明书摘要公布了：本发明提出了一种基于机器学习的绿道网络识别方法，涉及绿道网络识别和规划领域，通过收集居民运动轨迹、手机信令、街景等数据构建现状数据库，提取所有道路相关指标，采用神经网络算法训练得到运动轨迹不同属性变化规律，模拟得到运动轨迹并与真实运动轨迹验证对比，进一步提取绿道选线的起始点和终点，将其输入到训练的人工智能框架，得到模拟的居民出行线路，统计高频次出行线路并识别绿道网络，形成绿道规划设计方案。本发明通过采集居民活动数据，借助人工智能分析框架综合分析居民的真实出行倾向，剖析居民真实轨迹的道路相关指标变化规律，模拟居民出行行为并识别绿道网络，支撑城市绿道选线和规划设计。

本发明授权一种基于机器学习的绿道网络识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于机器学习的绿道网络识别方法，其特征在于，包括： 步骤S1、构建绿道网络识别数据库； 步骤S2、计算道路属性指标，具体包括如下子步骤： S201、根据道路空间特征，选取关键指标测度道路属性； S202、统计距道路一定距离范围内人口密度作为道路人口密度； S203、统一范围内兴趣点设施密度作为道路兴趣点设施密度； S204、利用熵值法来测算道路兴趣点设施的混合度； S205、基于机器学习算法的卷积神经网络工具Segnet对街景图片进行语义分割操作，获取图片中的植被占比、天空占比，对街景点四周的四张图片取平均值得到街景点的绿视率、天空开阔度； S206、利用机器学习进行道路宽度的识别，输出计算慢行道宽度的模型； S207、通过GIS空间分析计算得到道路宽度、交叉口密度、到公园距离； S208、计算城市空间的全局集成度； 步骤3、构建道路拓扑网络； 步骤4、采用LSTM神经网络对居民运动轨迹的指标变化规律进行学习，预测居民在绿道中的行进规律； 步骤5、绿道路径模拟，具体包括如下子步骤： S501、将属性变化规律模型和拓扑路网输入进人工智能框架，对模型进行验证，具体为：输入真实运动轨迹起点、终点，将框架内预置的代理智能体agent在拓扑路网中根据属性变化规律模型进行模拟轨迹运行，利用代理智能体agent通过类A*算法走出最合理的路径，最终输出模拟轨迹；改进的类A*算法，计算利用规律模型预测出的值与实际值之间的皮尔森相关系数，利用相关系数反算出离散系数，加权求和的最小值即为与预测最佳值相差最小的最优路径，类A*算法具体计算公式如下： fn＝gn+hn 其中，fn是节点n从初始点到目标点的估价函数，gn是在状态空间中从初始节点到n节点的实际代价，hn是是从n到目标节点最佳路径的估计代价； 类A*算法相应条件： fn＝gn+hn n的附加条件为hn≤h′n，h′n为n到目标的直线最短距离； S502、计算每一条轨迹真实热度和预测热度值，分析真实值和预测值二者相关性，确认整体模型的可信度； S503、将属性变化规律模型和拓扑路网输入进人工智能框架，输入绿道起始点、终点，将框架内预置的代理智能体agent在拓扑路网中根据属性变化规律进行模拟轨迹运行，最终输出路线模拟后的运动轨迹； 步骤6、识别绿道网络：对模拟轨迹做热度统计处理，提取居民出行经过频次较高的路网，作为绿道网络识别结果。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人江苏省城市规划设计研究院有限公司，其通讯地址为：210036 江苏省南京市鼓楼区草场门大街88号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。