[发明专利]一种基于兴趣点采集的城市功能区识别方法、服务器及存储介质

摘要

本发明公开一种基于兴趣点采集的城市功能区识别方法、服务器及存储介质，该基于兴趣点采集的城市功能区识别方法包括基于网络电子地图获取目标城市POI数据，建立POI指标；对目标城市划分区域，统计获得各区域的POI指标并计算对应的POI总指标值POI_Classes；根据各区域的POI指标和POI总指标值，判别各区域包含的城市功能以及包含各类城市功能的数量，获得城市单一功能区和功能混合的各区域；获取城市功能混合的各区域的公交刷卡数据，并根据所述公交刷卡数据建立并计算公交车站的乘车人数特征指标；根据计算的所述乘车人数特征指标值，进行城市功能混合的各区域的聚类。

主权项

1.一种基于兴趣点采集的城市功能区识别方法，其特征在于，包括：基于网络电子地图获取目标城市兴趣点数据，建立兴趣点指标{IsContainResidence，IsContainJob，IsContainShopping}，以及兴趣点总指标POI_Classes；其中，IsContainResidence为是否含住宅功能，IsContainJob为是否含就业功能，IsContainShopping为是否含购物服务；对目标城市划分区域，根据各区域包含的兴趣点以及包含各类兴趣点的数量，统计获得各区域的兴趣点指标并计算对应的兴趣点总指标值POI_Classes；根据各区域的兴趣点指标和兴趣点总指标值，获得城市单一功能区和功能混合的各区域；获取城市功能混合的各区域的公交刷卡数据，并根据所述公交刷卡数据建立并计算公交车站的乘车人数特征指标值；根据计算的所述乘车人数特征指标值，进行城市功能混合的各区域的聚类，根据聚类结果各类别的聚类中心的乘车人数特征指标值，确定各类区域的城市功能；其中，所述获取目标城市的公交刷卡数据，并根据所述公交刷卡数据建立并计算公交车站的乘车人数特征指标，具体包括：获取目标城市的公交刷卡数据，分别统计公交刷卡数据指标根据公交刷卡数据指标计算每个公交车站的特征值，其中每个公交车站的特征值包括全时绝对量特征全时波动特征全时偏度特征全时峰度特征以及全时趋势特征TF(Q_i^k)；其中，表示第i个公交车站工作日/周末在第t个时段的上车人数；k取1时表示工作日，k取2时表示周末；所述全时绝对量特征的计算公式为：其中，T为一天的时间段总数；所述全时波动特征的计算公式：其中，T为一天的时间段总数；所述全时偏度特征的计算公式：其中，T为一天的时间段总数；所述全时峰度特征的计算公式：其中，T为一天的时间段总数；所述全时趋势特征的计算公式：其中，T为一天的时间段总数；兴趣点总指标POI_Classes的计算公式为：POI_Classes＝IsContainResidence×100+IsContainJob×10+IsContainShopping。