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龙图腾网恭喜中南大学申请的专利基于街景图像目标关系感知网络的城市功能区识别方法及系统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：CN114708521B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-25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：202210372812.3，技术领域涉及：G06V20/20；该发明授权基于街景图像目标关系感知网络的城市功能区识别方法及系统是由陈杰;孙家豪;胡淑苓;白雪;邓敏设计研发完成，并于2022-04-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于街景图像目标关系感知网络的城市功能区识别方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于街景图像目标关系感知网络的城市功能区识别方法及系统，包括：获取街景图像，并对所述街景图像进行随机水平翻转、随机几何变换和随机颜色抖动操作，增强训练数据；根据所述训练数据构建训练数据集，将训练集街景图像输入到基于图的关系感知网络中进行训练，得到训练后的城市功能区识别模型；对街景图像进行空间关系感知，根据得到的城市功能区类型对所述街景图像进行识别；获取到研究区域范围内的POI数据，对所述POI数据进行分类，并基于POI数据得到城市功能区分类；能够模拟人类识别和推理过程，捕捉街景图像中的局部空间关系和全局语义关系，增强城市功能区检测器的能力。

本发明授权基于街景图像目标关系感知网络的城市功能区识别方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于街景图像目标关系感知网络的城市功能区识别方法，其特征在于，包括：步骤1，获取街景图像，并对所述街景图像进行随机水平翻转、随机几何变换和随机颜色抖动操作，增强训练数据；步骤2，根据所述训练数据构建训练数据集，将训练集街景图像输入到基于图的关系感知网络中进行训练，得到训练后的城市功能区识别模型；步骤3，对街景图像进行空间关系感知，将街景图像输入到预训练的基线模型FasterR-CNN网络中，得到街景图像中建筑物的目标框和分类权重；利用得到的分类权重对建筑物对象进行视觉嵌入，使用成对的伪坐标函数ua,b捕获成对的空间信息，并从中确定具有可学习的均值和协方差K的高斯核WK作为图卷积网络的权重；将区域视觉嵌入作为节点和高斯核WK作为权重，输入到图卷积网络中，进行街景图像的空间关系感知；根据得到的城市功能区类型对所述街景图像进行识别，对街景图像进行语义关系感知，对街景图像的标签进行词嵌入，得到标签的词嵌入向量；通过计算数据集中标签的共线次数得到一个归一化的图卷积网络的邻接矩阵；将词嵌入向量和邻接矩阵输入到图卷积神经网络中，得到图像标签的图嵌入向量；将图嵌入向量与预训练的基线模型FasterR-CNN得到的视觉特征向量进行点乘，得到街景图像的语义关系特征；将得到的街景图像的空间关系特征与语义关系特征和街景图像整体的视觉关系特征进行连接；将连接得到的向量输入到全连接网络当中，最后进行softmax分类得到城市功能区的类型；步骤4，获取到研究区域范围内的POI数据，对所述POI数据进行分类，并基于POI数据得到城市功能区分类。

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