[发明专利]基于标签化的城市管理方法、设备及计算机可读存储介质在审
| 申请号: | 201910465663.3 | 申请日: | 2019-05-30 |
| 公开(公告)号: | CN110222134A | 公开(公告)日: | 2019-09-10 |
| 发明(设计)人: | 万碧涛;李丹;赵培;花智伟;李宁;高春超;吴博 | 申请(专利权)人: | 武汉智云集思技术有限公司 |
| 主分类号: | G06F16/29 | 分类号: | G06F16/29;G06Q10/04;G06Q50/26 |
| 代理公司: | 武汉红观专利代理事务所(普通合伙) 42247 | 代理人: | 李季 |
| 地址: | 430000 湖北省武汉市洪山区邮科院*** | 国省代码: | 湖北;42 |
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| 摘要: | |||
| 搜索关键词: | 区域图像 预测结果 计算机可读存储介质 城市管理 城市区域 标签化 子区域 标注 标签 经纬度 精细化管理 预测模型 预置 | ||
1.一种基于标签化的城市管理方法,其特征在于,所述基于标签化的城市管理方法包括以下步骤:
基于预置纬度间隔,将城市区域划分为n个区域;
基于预置经度间隔,将所述n个区域划分为m个子区域;
获取每个子区域的区域图像,将所述区域图像分别输入商圈预测模型、校圈预测模型、医圈预测模型、社区圈预测模型、农村圈预测模型、产业园圈预测模型以及公共单位圈预测模型,得到商圈预测结果、校圈预测结果、医圈预测结果、社区圈预测结果、农村圈预测结果、产业园圈预测结果以及公共单位圈预测结果;
选取所述商圈预测结果、校圈预测结果、医圈预测结果、社区圈预测结果、农村圈预测结果、产业园圈预测结果以及公共单位圈预测结果中的最大预测结果;
以所述最大预测结果对应的标签对所述区域图像对应的子区域进行标注。
2.如权利要求1所述的基于标签化的城市管理方法,其特征在于,在所述基于预置纬度间隔,将城市区域划分为n个区域的步骤之前,还包括:
基于商圈环境图像对预置逻辑回归LR模型进行训练,得到商圈预测模型;
基于校圈环境图像对预置逻辑回归LR模型进行训练,得到校圈预测模型;
基于医圈环境图像对预置逻辑回归LR模型进行训练,得到医圈预测模型;
基于社区圈环境图像对预置逻辑回归LR模型进行训练,得到社区圈预测模型;
基于农村圈环境图像对预置逻辑回归LR模型进行训练,得到农村圈预测模型;
基于产业园圈环境图像对预置逻辑回归LR模型进行训练,得到产业园圈预测模型;
基于公共单位圈环境图像对预置逻辑回归LR模型进行训练,得到公共单位圈预测模型。
3.如权利要求1所述的基于标签化的城市管理方法,其特征在于,在所述基于预置纬度间隔,将城市区域划分为n个区域的步骤之前,还包括:
将各个标签与其对应的管理规范文件关联存储。
4.如权利要求3所述的基于标签化的城市管理方法,其特征在于,在所述以所述最大预测结果对应的标签对所述区域图像对应的子区域进行标注的步骤之后,还包括:
当接收到客户端发送的管理协助请求时,进行身份认证;
若身份认证通过,则确定所述管理协助请求对应的目标子区域;
基于所述目标子区域对应的标签,确定目标管理规范文件,并将所述目标管理规范文件下发至所述客户端。
5.如权利要求4所述的基于标签化的城市管理方法,其特征在于,所述当接收到客户端发送的管理协助请求时,进行身份认证的步骤包括:
当接收到客户端发送的管理协助请求时,通过第一私钥对预置信息进行加密得到加密信息,并将所述加密信息下发至所述客户端;
接收客户端基于所述加密信息反馈的解密信息,比对所述解密信息与所述预置信息是否一致;
若所述解密信息与所述预置信息一致,则身份认证通过。
6.一种基于标签化的城市管理设备,其特征在于,所述基于标签化的城市管理设备包括:存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的基于标签化的城市管理程序,所述基于标签化的城市管理程序被所述处理器执行时实现如下步骤:
基于预置纬度间隔,将城市区域划分为n个区域;
基于预置经度间隔,将所述n个区域划分为m个子区域;
获取每个子区域的区域图像,将所述区域图像分别输入商圈预测模型、校圈预测模型、医圈预测模型、社区圈预测模型、农村圈预测模型、产业园圈预测模型以及公共单位圈预测模型,得到商圈预测结果、校圈预测结果、医圈预测结果、社区圈预测结果、农村圈预测结果、产业园圈预测结果以及公共单位圈预测结果;
选取所述商圈预测结果、校圈预测结果、医圈预测结果、社区圈预测结果、农村圈预测结果、产业园圈预测结果以及公共单位圈预测结果中的最大预测结果;
以所述最大预测结果对应的标签对所述区域图像对应的子区域进行标注。
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