【技術(shù)實(shí)現(xiàn)步驟摘要】
本專利技術(shù)涉及空間數(shù)據(jù)可視化領(lǐng)域技術(shù)，尤其涉及一種基于gis生成三維熱力圖的方法及系統(tǒng)。
技術(shù)介紹
1、熱力圖是一種表現(xiàn)數(shù)據(jù)強(qiáng)弱大小及變化趨勢(shì)的可視化圖，廣泛應(yīng)用于數(shù)據(jù)可視化領(lǐng)域。其中，地圖熱力圖用于展示目標(biāo)要素在地理上的密度分布，比如人口密度分析、人口活躍度分析以及車輛密度分析，等等，現(xiàn)有技術(shù)中，熱力圖的加載大都是以二維平面形式加載的，即使在三維框架下，也只是添加一個(gè)平面，且無法實(shí)現(xiàn)流暢的動(dòng)態(tài)變化效果；
2、cn202310374993.8，公開了一種三維熱力圖生成方法和生成系統(tǒng)。該方法包括：接收配置命令，根據(jù)所述配置命令對(duì)熱力圖組件進(jìn)行初始化；響應(yīng)于所述熱力圖組件初始化完畢，獲取三維熱力圖數(shù)據(jù)；利用所述三維熱力圖數(shù)據(jù)創(chuàng)建繪制參數(shù)；根據(jù)所述熱力圖參數(shù)繪制相應(yīng)的三維熱力圖，并將所述三維熱力圖顯示在相應(yīng)的顯示裝置上。通過上述方式，本申請(qǐng)能夠?qū)崿F(xiàn)三維熱力圖數(shù)據(jù)的可視化；
3、綜上述所，現(xiàn)有技術(shù)常常通過人為采集對(duì)應(yīng)場(chǎng)景下的數(shù)據(jù)確定熱力值，進(jìn)而根據(jù)熱力值生成熱力圖，都是基于現(xiàn)有數(shù)據(jù)，繪制三維熱力圖，受諸多影響，數(shù)據(jù)準(zhǔn)確率低，沒有結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，生成更為精準(zhǔn)的數(shù)據(jù)，本專利技術(shù)的應(yīng)用至少能夠解決現(xiàn)有技術(shù)的部分問題。
技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路
1、本專利技術(shù)實(shí)施例提供一種基于gis生成三維熱力圖的方法及系統(tǒng)，至少能夠解決現(xiàn)有技術(shù)中部分問題。
2、本專利技術(shù)實(shí)施例的第一方面，
3、提供采集地理空間數(shù)據(jù)，所述地理空間數(shù)據(jù)包含地理坐標(biāo)信息，根據(jù)所述地理坐標(biāo)
4、構(gòu)建包含生成器和判別器的條件生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)模型，將所述空間分布特征作為條件信息數(shù)據(jù)，與隨機(jī)噪聲數(shù)據(jù)相結(jié)合，輸入所述生成器中，生成熱力圖數(shù)據(jù)，將所述熱力圖數(shù)據(jù)和所述條件信息數(shù)據(jù)輸入所述判別器中，根據(jù)所述判別器的判別結(jié)果，對(duì)所述生成器和所述判別器進(jìn)行對(duì)抗調(diào)整，得到最優(yōu)熱力圖數(shù)據(jù)；
5、創(chuàng)建三維場(chǎng)景，將所述最優(yōu)熱力圖數(shù)據(jù)的坐標(biāo)與所述三維場(chǎng)景中的目標(biāo)位置的坐標(biāo)相關(guān)聯(lián)，通過使用立方平滑插值法，計(jì)算所述目標(biāo)位置對(duì)應(yīng)的插值熱力值，將所述目標(biāo)位置和所述插值熱力值相結(jié)合，映射到所述三維場(chǎng)景中，生成三維熱力圖。
6、在一種可選的實(shí)施例中，
7、采集地理空間數(shù)據(jù)，所述地理空間數(shù)據(jù)包含地理坐標(biāo)信息，根據(jù)所述地理坐標(biāo)信息，使用自適應(yīng)距離帶寬構(gòu)建空間權(quán)重矩陣，基于所述空間權(quán)重矩陣計(jì)算空間關(guān)聯(lián)指數(shù)，解析所述空間關(guān)聯(lián)指數(shù)，獲得空間分布特征包括：
8、獲取包含地理坐標(biāo)信息的地理空間數(shù)據(jù)，在gis中將地理坐標(biāo)映射到平面坐標(biāo)系中；
9、針對(duì)所述地理坐標(biāo)信息的每個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)，依據(jù)所述數(shù)據(jù)點(diǎn)周圍的鄰近點(diǎn)密度，劃定自適應(yīng)區(qū)域，根據(jù)所述自適應(yīng)區(qū)域內(nèi)鄰近點(diǎn)的距離，基于核密度估計(jì)方法計(jì)算自適應(yīng)帶寬；
10、使用所述自適應(yīng)帶寬計(jì)算局部權(quán)重，并歸一化處理，利用所述局部權(quán)重，構(gòu)建空間權(quán)重矩陣，利用所述空間權(quán)重矩陣，計(jì)算空間關(guān)聯(lián)指數(shù)，解析所述空間關(guān)聯(lián)指數(shù)，得到所述地理空間數(shù)據(jù)的空間分布特征。
11、在一種可選的實(shí)施例中，
12、包括：
13、基于核密度估計(jì)的方法捕捉局部點(diǎn)密度的變化，使用數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)差和四分位距的最小值構(gòu)建自適應(yīng)帶寬選擇規(guī)則，其公式如下：
14、；
15、其中， h i表示數(shù)據(jù)點(diǎn) i的自適應(yīng)帶寬， x i表示第 i個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)的屬性值， x'表示所有數(shù)據(jù)點(diǎn)的均值， n表示數(shù)據(jù)點(diǎn)數(shù)， iqr表示四分位距；
16、使用自適應(yīng)帶寬來計(jì)算局部權(quán)重，其公式如下：
17、；
18、其中， w ij表示數(shù)據(jù)點(diǎn) i和數(shù)據(jù)點(diǎn) j之間的權(quán)重， v i表示歸一化常數(shù)， k()表示核函數(shù)， d ij表示數(shù)據(jù)點(diǎn) i和數(shù)據(jù)點(diǎn) j之間的距離， h i表示數(shù)據(jù)點(diǎn) i的自適應(yīng)帶寬；
19、利用所述局部權(quán)重，構(gòu)建空間權(quán)重矩陣，利用所述空間權(quán)重矩陣，計(jì)算空間關(guān)聯(lián)指數(shù)，其公式如下：
20、；
21、其中， i表示空間關(guān)聯(lián)指數(shù)， n表示數(shù)據(jù)點(diǎn)數(shù)， w表示空間權(quán)重矩陣中權(quán)重之和， w ij表示數(shù)據(jù)點(diǎn) i和數(shù)據(jù)點(diǎn) j之間的權(quán)重， x j表示第 j個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)的屬性值。
22、在一種可選的實(shí)施例中，
23、構(gòu)建包含生成器和判別器的條件生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)模型，將所述空間分布特征作為條件信息數(shù)據(jù)，與隨機(jī)噪聲數(shù)據(jù)相結(jié)合，輸入所述生成器中，生成熱力圖數(shù)據(jù)，將所述熱力圖數(shù)據(jù)和所述條件信息數(shù)據(jù)輸入所述判別器中，根據(jù)所述判別器的判別結(jié)果，對(duì)所述生成器和所述判別器進(jìn)行對(duì)抗調(diào)整，得到最優(yōu)熱力圖數(shù)據(jù)包括：
24、構(gòu)建條件生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)模型，將所述條件信息數(shù)據(jù)和所述隨機(jī)噪聲數(shù)據(jù)作為生成器輸入數(shù)據(jù)，基于所述條件信息數(shù)據(jù)的引導(dǎo)，結(jié)合所述隨機(jī)噪聲數(shù)據(jù)，通過生成器生成熱力圖數(shù)據(jù)；
25、將所述條件信息數(shù)據(jù)和所述熱力圖數(shù)據(jù)，結(jié)合真實(shí)熱力圖數(shù)據(jù)，作為判別器的輸入數(shù)據(jù)，在所述條件信息數(shù)據(jù)的范圍內(nèi)，對(duì)所述熱力圖數(shù)據(jù)和真實(shí)熱力圖數(shù)據(jù)進(jìn)行比對(duì)辨別，得到判別結(jié)果；
26、所述生成器以生成器損失函數(shù)結(jié)果最小化為目標(biāo)，訓(xùn)練生成熱力圖的能力，所述判別器以判別器損失函數(shù)結(jié)果最大化為目標(biāo)，訓(xùn)練判別能力；經(jīng)過對(duì)抗訓(xùn)練迭代，直到生成器生成的熱力圖數(shù)據(jù)達(dá)到預(yù)設(shè)的目標(biāo)值，所述生成器生成最優(yōu)熱力圖數(shù)據(jù)。
27、在一種可選的實(shí)施例中，
28、所述生成器以生成器損失函數(shù)結(jié)果最小化為目標(biāo)，訓(xùn)練生成熱力圖的能力，所述判別器以判別器損失函數(shù)結(jié)果最大化為目標(biāo)，訓(xùn)練判別能力包括：
29、所述生成器損失函數(shù)如下：
30、；
31、其中， l g表示生成器的損失，本文檔來自技高網(wǎng)...
【技術(shù)保護(hù)點(diǎn)】
1.一種基于GIS生成三維熱力圖的方法，其特征在于，包括：
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，采集地理空間數(shù)據(jù)，所述地理空間數(shù)據(jù)包含地理坐標(biāo)信息，根據(jù)所述地理坐標(biāo)信息，使用自適應(yīng)距離帶寬構(gòu)建空間權(quán)重矩陣，基于所述空間權(quán)重矩陣計(jì)算空間關(guān)聯(lián)指數(shù)，解析所述空間關(guān)聯(lián)指數(shù)，獲得空間分布特征包括：
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法，其特征在于，包括：
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，構(gòu)建包含生成器和判別器的條件生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)模型，將所述空間分布特征作為條件信息數(shù)據(jù)，與隨機(jī)噪聲數(shù)據(jù)相結(jié)合，輸入所述生成器中，生成熱力圖數(shù)據(jù)，將所述熱力圖數(shù)據(jù)和所述條件信息數(shù)據(jù)輸入所述判別器中，根據(jù)所述判別器的判別結(jié)果，對(duì)所述生成器和所述判別器進(jìn)行對(duì)抗調(diào)整，得到最優(yōu)熱力圖數(shù)據(jù)包括：
5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的方法，其特征在于，所述生成器以生成器損失函數(shù)結(jié)果最小化為目標(biāo)，訓(xùn)練生成熱力圖的能力，所述判別器以判別器損失函數(shù)結(jié)果最大化為目標(biāo)，訓(xùn)練判別能力包括：
6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，創(chuàng)建三維場(chǎng)景，將所述最優(yōu)熱力圖數(shù)據(jù)的坐標(biāo)與所述三維場(chǎng)
7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的方法，其特征在于，所述立方平滑插值法基于三次樣條插值法構(gòu)建，設(shè)置一個(gè)三次多項(xiàng)式，基于插值條件和連續(xù)性條件，求解多項(xiàng)式系數(shù)，將所述多項(xiàng)式系數(shù)和所述三次多項(xiàng)式結(jié)合，構(gòu)建立方平滑插值法，計(jì)算插值熱力值包括：
8.一種基于GIS生成三維熱力圖的系統(tǒng)，其特征在于，包括：
9.一種電子設(shè)備，其特征在于，包括：
10.一種計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，其上存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)程序指令，其特征在于，所述計(jì)算機(jī)程序指令被處理器執(zhí)行時(shí)實(shí)現(xiàn)權(quán)利要求1至7中任意一項(xiàng)所述的方法。
...【技術(shù)特征摘要】
1.一種基于gis生成三維熱力圖的方法，其特征在于，包括：
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，采集地理空間數(shù)據(jù)，所述地理空間數(shù)據(jù)包含地理坐標(biāo)信息，根據(jù)所述地理坐標(biāo)信息，使用自適應(yīng)距離帶寬構(gòu)建空間權(quán)重矩陣，基于所述空間權(quán)重矩陣計(jì)算空間關(guān)聯(lián)指數(shù)，解析所述空間關(guān)聯(lián)指數(shù)，獲得空間分布特征包括：
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法，其特征在于，包括：
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，構(gòu)建包含生成器和判別器的條件生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)模型，將所述空間分布特征作為條件信息數(shù)據(jù)，與隨機(jī)噪聲數(shù)據(jù)相結(jié)合，輸入所述生成器中，生成熱力圖數(shù)據(jù)，將所述熱力圖數(shù)據(jù)和所述條件信息數(shù)據(jù)輸入所述判別器中，根據(jù)所述判別器的判別結(jié)果，對(duì)所述生成器和所述判別器進(jìn)行對(duì)抗調(diào)整，得到最優(yōu)熱力圖數(shù)據(jù)包括：
5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的方法，其特征在于，所述生成器以生成器損失函數(shù)結(jié)果最小化為目標(biāo)，訓(xùn)練生成熱力圖的能力，所述判別器以判...
【專利技術(shù)屬性】
技術(shù)研發(fā)人員：劉宏才，周舟，陳虹旭，
申請(qǐng)(專利權(quán))人：北京智匯云舟科技有限公司，
類型：發(fā)明
國別省市：
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