[发明专利]一种基于图像金字塔提取城市画像多尺度特征并持久化的方法

权利要求书

1.一种基于图像金字塔提取城市画像多尺度特征并持久化的方法，其特征在于，所述基于图像金字塔提取城市画像多尺度特征并持久化的方法，包括：

构建金字塔特征提取模块，所述金字塔特征提取模块包括基础特征提取模型和图像金字塔特征提取模型；

获取城市基础地理信息数据和由城市多源异构数据构成的城市画像，根据城市基础地理信息数据利用所述金字塔特征提取模块针对所述城市画像构建金字塔结构的城市画像多尺度特征；

构建城市画像多尺度特征持久化模块；

通过城市画像多尺度特征持久化模块将所述城市画像多尺度特征保存至针对所述图像金字塔特征提取模型设计的目标数据库，并提供相应数据接口，服务于数据挖掘算法、深度学习算法及智慧城市的应用。

2.如权利要求1所述的基于图像金字塔提取城市画像多尺度特征并持久化的方法，其特征在于，所述金字塔特征提取模块，包括：

数据接收和预处理单元，用于接收输入数据，并计算输入数据的稠密程度，所述输入数据包括所述城市画像以及所述城市基础地理信息数据；

所述基础特征提取模型，用于根据计算得到的稠密程度针对所述城市画像生成基础特征图；

所述图像金字塔特征提取模型，用于根据所述基础特征图和城市基础地理信息数据生成金字塔结构的城市画像多尺度特征；

数据输出单元，用于将所述基础特征图和城市画像多尺度特征进行融合，形成融合特征，并输出融合特征、基础特征图和城市画像多尺度特征。

3.如权利要求2所述的基于图像金字塔提取城市画像多尺度特征并持久化的方法，其特征在于，所述计算输入数据的稠密程度，包括：

计算输入数据的信息稠密度如下：

其中，D表示信息稠密度，S表示需要划分S个特征尺度，C表示城市画像共有C个通道，表示在尺度s下通道c拥有数据的像素空间数，表示在尺度s下通道c的像素空间总数，ω_s表示在尺度s下数据密度的权重；

根据所述信息稠密度判断输入数据的稠密程度：

其中，V表示稠密程度，1表示稠密，0表示半稠密，-1表示稀疏。

4.如权利要求3所述的基于图像金字塔提取城市画像多尺度特征并持久化的方法，其特征在于，根据计算得到的稠密程度针对所述城市画像生成基础特征图，包括：

所述基础特征提取模型包括稀疏网络和稠密网络；

若V＝0或V＝-1，即稠密程度为半稠密或稀疏，则将所述城市画像输入至稀疏网络得到基础特征图；若V＝1，即稠密程度为稠密，则将所述城市画像输入至稠密网络得到基础特征图。

5.如权利要求3所述的基于图像金字塔提取城市画像多尺度特征并持久化的方法，其特征在于，所述根据基础特征图和城市基础地理信息数据生成金字塔结构的城市画像多尺度特征，包括：

根据所述城市基础地理信息数据计算特征尺度层次，计算公式如下：

S＝max(A,B)

其中，S表示需要划分的特征尺度的总数，A表示行政层级数，B表示业务垂直分层数；

逐特征尺度计算卷积核尺寸，计算公式如下：

则第i个特征尺度的卷积核尺寸为(k_i,k_i)；

根据各特征尺度的卷积核尺寸建立金字塔池化模型，并将所述基础特征图输入至金字塔池化模型中，得到金字塔结构的城市画像多尺度特征。

6.如权利要求2所述的基于图像金字塔提取城市画像多尺度特征并持久化的方法，其特征在于，所述数据输出单元输出融合特征、基础特征图和城市画像多尺度特征，包括：

直接输出融合特征、基础特征图和城市画像多尺度特征；

或，将融合特征、基础特征图和城市画像多尺度特征输出至文件生成特征文件，记录特征文件对应的文件路径，并输出所述文件路径。

7.如权利要求1所述的基于图像金字塔提取城市画像多尺度特征并持久化的方法，其特征在于，所述城市画像多尺度特征持久化模块基于编码规则进行hash编码，以key-value形式将城市画像多尺度特征在目标数据库中持久化保存。