基于手机信令数据的城市功能区域检测方法技术

基于手机信令数据的城市功能区域检测方法，涉及手机信令大数据及人工智能技术和图像识别等领域，解决现有基于手机信令数据进行城市功能区域检测的方法，易受噪声和边界效应的干扰，需要准确完整的地理数据以及由于需要大量的训练数据和特征工程等导致存在使用局限等问题，本发明专利技术通过获取手机信令数据和POI数据集并制作POI一维特征数据表，将图像数据集和POI一维特征数据表输入改进的YOLOv8深度学习网络模型进行检测，获得区域检测结果。本发明专利技术通过利用手机信令数据和POI数据集，利用深度学习计算机视觉技术和手机信令数据相结合对城市功能区域检测，对于城市的建设和发展来说是极大的进步。说是极大的进步。说是极大的进步。

【技术实现步骤摘要】
基于手机信令数据的城市功能区域检测方法


[0001]本专利技术涉及手机信令大数据及人工智能技术和图像识别等领域，具体涉及一种基于手机信令数据的城市区域检测方法，用于在手机信令数据中运用深度学习计算机视觉技术解决城市规划问题。

技术介绍

[0002]城市功能区域的检测在城市规划中具有重要意义。首先，它为土地利用规划提供了基础数据和信息，使规划者能够确定不同区域的最佳用途，从而提高土地利用效率，避免资源浪费和不合理用地配置。其次，通过了解不同区域的功能特点和优势，规划者可以制定相应的发展策略，促进产业发展、就业机会和经济增长。此外，城市功能区域的检测对城市交通规划、生态保护和环境规划，以及社会公平和居民生活质量的提升也起到重要作用。
[0003]现有基于手机信令数据的城市区域检测方法包括基于密度聚类、基于地理信息系统（GIS）的空间插值和基于机器学习的分类方法。基于密度聚类通过算法（如DBSCAN）将高密度区域与低密度区域进行区分，但容易受到噪声和边界效应的干扰，并需要预先设置参数。基于GIS的空间插值方法利用地理数据关联手机信令数据点，推断整个城市区域的活动水平，但要求准确完整的地理数据。基于机器学习的分类方法使用算法（如决策树、支持向量机或神经网络）对手机信令数据进行分类，划分不同区域，但需要大量的训练数据和特征工程。这些方法都需要综合考虑其适用性和局限性。因此，综合以上考虑本专利技术提出一种基于手机信令数据和深度学习计算机视觉技术相结合的城市区域功能的检测的方法。
[0004]手机信令数据在城市功能区域的检测和规划中发挥着关键的作用，为规划者提供实时、准确和全面的信息，帮助制定更有效的发展策略和政策，推动城市的可持续和平衡发展。这种整合数据和规划方法的综合应用有助于提高城市的效率、可持续性和居民生活质量，实现城市的可持续发展目标。
[0005]手机信令数据在城市规划中具有重要意义。通过分析手机信令数据，城市规划者可以了解人口分布与流动、交通状况、设施需求和灾害响应等方面的信息。这些数据可以用于优化城市基础设施、交通网络和公共服务布局，改善交通流动和减少拥堵，合理规划商业区和公共设施，提高城市的生活质量和紧急救援效率。
[0006]手机信令数据在城市规划中存在一些问题。其中最主要的问题是个人隐私的保护，因为这些数据涉及用户的位置信息和通信行为，如果未经充分保护和匿名处理，可能导致个人隐私的泄露和滥用。此外，数据准确性和代表性、数据获取和处理的复杂性以及数据使用限制也是手机信令数据应用面临的挑战。在使用这些数据时，必须遵守相关法律法规，确保数据的合法性和隐私保护，并进行适当的校正和验证，以确保数据的准确性和可靠性。
[0007]手机信令数据在城市规划领域的应用正逐渐成为重要的研究和实践方向。随着智能手机普及和移动网络发展，手机信令数据的获取和可用性逐渐提高。同时，数据分析技术的进步使得对手机信令数据的处理和分析能力不断增强。在城市规划中，手机信令数据被应用于交通规划与优化，通过分析人群的移动模式和交通流量，帮助规划者优化交通信号
配时、道路规划，提高交通效率。此外，手机信令数据还对设施布局和公共服务提供指导，通过分析人群活动模式和需求，优化商业区和公共设施的布局，提升城市的生活质量。总体而言，手机信令数据在城市规划中的应用前景广阔，为城市发展提供了更精确、实时的数据支持。
[0008]深度学习计算机视觉技术在城市功能区域检测上具有高效准确、多源数据整合和实时监测更新等优点。它能够快速处理大量图像和视频数据，通过算法识别和检测功能区域，提高工作效率和准确性。同时，深度学习计算机视觉技术可以整合多种数据源，如卫星影像和监控摄像头，提供全面多样化的数据，有助于更准确地检测和检测城市功能区域。此外，该技术能够实时监测城市的变化和演变，及时发现新的功能区域或变化的区域，并进行更新。深度学习计算机视觉技术在城市功能区域检测中具有广泛的应用前景，并为城市规划和发展提供了重要的数据支持和决策参考。
[0009]综上所述，手机信令数据的应用主要集中在人口分布与流动、交通规划和商业定位等方面。通过分析手机信令数据，可以了解人口的分布情况和流动趋势，帮助城市规划者更好地理解人口的聚集区域和人口迁移模式，从而优化城市的人口分布和社会服务设施布局。但是利用手机信令数据与深度学习计算机视觉技术来进行城市功能区域检测在国内是绝无仅有的。因此本专利技术提出一种利用手机信令数据生成的图像数据集，再利用深度学习计算机视觉技术来进行城市功能区域检测。

技术实现思路

[0010]本专利技术为解决现有基于手机信令数据进行城市功能区域检测的方法，易受噪声和边界效应的干扰，需要准确完整的地理数据以及由于需要大量的训练数据和特征工程等导致存在使用局限等问题，提供一种基于手机信令数据的城市功能区域检测方法。
[0011]基于手机信令数据的城市功能区域检测方法，该方法基于改进的YOLOv8深度学习网络模型对手机信令数据生成的图像数据进行城市功能区域检测；具体检测步骤为：
[0012]步骤一、获取手机信令数据，对所述手机信令数据进行预处理，获得预处理后的手机信令数据；步骤二、对步骤一获得预处理后的手机信令数据制作图像数据集并标注；步骤三、获取POI数据集，并结合手机信令数据获得POI一维特征数据表；步骤四、将MLP网络模型与YOLOv8深度学习网络模型结合，获得改进的YOLOv8深度学习网络模型；将步骤一所述的图像数据集和步骤三所述的POI一维特征数据表输入改进的YOLOv8深度学习网络模型进行检测，获得区域检测结果。
[0013]本专利技术的有益效果：
[0014]一、本专利技术所述方法中首次提出基于手机信令数据的城市功能区域的检测。将手机信令数据清洗、处理、可视化，进行图像数据集的制作和标注；同时对POI数据集清洗、处理，进行POI一维特征数据表的制作。然后进行城市功能区域的检测。本专利技术基于手机信令数据与深度学习计算机视觉技术相结合的城市功能区域检测的方法，具有创新性和先进性。
[0015]二、本专利技术所述方法中模型框架为多任务级联框架，级联任务第一阶段为将
YOLOv8深度学习网络模型进行改进；将MLP网络模型融入进YOLOv8网络里面，同时定义改进模型的损失函数，设置网络的层数、通道数和超参数等。级联任务第二阶段为将图像数据集和POI一维特征数据表输入进改进的YOLOv8模型，网络将输出每个检测到的目标的类别、边界框和置信度信息。根据置信度阈值，可以对检测结果进行筛选，选择置信度高的目标。
[0016]三、本专利技术所述方法通过利用手机信令数据和POI数据集，利用深度学习计算机视觉技术和手机信令数据相结合对城市功能区域检测，对于城市的建设和发展来说是极大的进步。
附图说明
[0017]图1为本专利技术所述的基于手机信令数据的城市功能区域检测方法的流程图；
[0018]图2为本专利技术所述的线性模型的网络结构图；
[0019]图3为本专利技术所述的基于手机信令数据的城市功能本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.基于手机信令数据的城市功能区域检测方法，其特征是：该方法基于改进的YOLOv8深度学习网络模型对手机信令数据生成的图像进行城市功能区域检测；具体检测步骤为：步骤一、获取手机信令数据，对所述手机信令数据进行预处理，获得预处理后的手机信令数据；步骤二、对步骤一获得预处理后的手机信令数据制作图像数据集并标注；步骤三、获取POI数据集，并结合手机信令数据获得POI一维特征数据表；步骤四、将MLP网络模型与YOLOv8深度学习网络模型结合，获得改进的YOLOv8深度学习网络模型；将步骤一所述的图像数据集和步骤三所述的POI一维特征数据表输入改进的YOLOv8深度学习网络模型进行检测，获得区域检测结果。2.根据权利要求1所述的基于手机信令数据的城市功能区域检测方法，其特征在于：步骤一中，对所述手机信令数据进行预处理，具体指：从手机信令数据源获取原始数据，将所述原始数据进行解析、缺失值和异常值处理；然后进行数据清洗，包括去除噪音、纠正错误数据、处理重复记录和异常值的处理；最后，进行数据的一致性、完整性和准确性验证。3.根据权利要求1所述的基于手机信令数据的城市功能区域检测方法，其特征在于：步骤二中，对预处理后的手机信令数据制作图像数据集的过程为：将手机信令数据映射在地图上，选择高德地图作为底图，并选择手机信令数据映射在地图上的相应区域进行截图，获得由地图图像组成的图像数据集，再对图像数据进行标注，生成相应的XML格式的标签文件。4.根据权利要求1所述的基于手机信令数据的城市功能区域检测方法，其特征在于：步骤三中，对获取的POI数据集进行清洗，然后结合手机信令数并统计相应经纬度点在24小时，12个时区内的手机信令数据点以及1公里范围内的POI数据点；并且统计每个经纬度点最近的POI数据点的距离；然后将所统计的数据制成手机信令数据联合...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘天宇，温长吉，郭文华，陈霄，陈洪锐，陈红兵，任俊峰，
申请(专利权)人：深圳市规划和自然资源数据管理中心深圳市空间地理信息中心，
类型：发明
国别省市：