【技术实现步骤摘要】
本申请实施例属于建筑，特别是涉及一种建筑的分类方法、装置、终端设备及存储介质。
技术介绍
1、城市建筑是城市形态的核心元素，它们不仅构成了人类活动的主要载体，也是社会发展的关键支撑，同时城市建筑也是城市空间结构研究领域的基础单位。准确的建筑数据是能源消耗计算、城市规划、土地使用计算和人口热度分析等多种城市空间结构研究技术的重要支撑数据。其中，建筑数据可以分为建筑的轮廓数据和建筑的功能数据。现有技术中，建筑的轮廓数据可以通过遥感的方式快速获取，而建筑的功能数据则需要人工逐一收集。因此，现有的城市空间结构研究技术需要人工收集建筑的功能数据，存在功能数据收集效率低的问题。
技术实现思路
1、有鉴于此，本申请实施例提供了一种建筑的分类方法、装置、终端设备及存储介质，用以提高建筑的功能数据的收集效率。
2、本申请实施例的第一方面提供了一种建筑的分类方法，包括：
3、基于待分类建筑的位置信息和预设的统计范围确定所述待分类建筑对应的多个位置点数据；所述位置点数据包括位置坐标和所述位置坐标对应的服务类型；
4、将所有所述位置点数据输入至预设的特征算法，生成所述待分类建筑对应的位置点特征；
5、将所述位置点特征和所述待分类建筑对应的建筑信息输入至建筑分类模型，确定所述待分类建筑对应的功能类型。
6、在第一方面的一种可能的实现方式中，所述位置信息包括边界坐标矩阵，所述边界坐标矩阵用于表示所述待分类建筑的建筑边界；
7、在所述基于待
8、基于所述统计范围以及所述边界坐标矩阵，将所有所述位置点数据划分为多个第一位置点数据和多个第二位置点数据；所述第一位置点数据为所述位置点坐标位于所述边界坐标矩阵范围内的位置点数据；所述第二位置点数据为所述位置点坐标位于所述边界坐标矩阵范围外且在所述统计范围内的位置点数据；
9、将所有所述位置点数据输入至预设的特征算法，生成所述待分类建筑对应的位置点特征，包括：
10、将所有所述第一位置点数据输入至第一特征算法，生成建筑内特征；
11、将所有所述第二位置点数据输入至第二特征算法，生成建筑外特征；
12、将所述建筑内特征和所述建筑外特征输入至预设的归一化算法，生成所述位置点特征。
13、在第一方面的一种可能的实现方式中，所述第一位置点数据包括第一位置坐标和所述第一位置坐标对应的第一服务类型；
14、所述将所有所述第一位置点数据输入至第一特征算法中，以生成建筑内特征，包括：
15、对于任一第一服务类型，基于所述第一服务类型对应的所述第一位置点数据的第一个数和所述第一服务类型对应的权重系数，确定所述第一服务类型对应的第一特征值；
16、基于所有所述第一特征值确定所述建筑内特征。
17、在第一方面的一种可能的实现方式中，在所述对于任一第一服务类型，基于所述第一服务类型对应的第一位置点数据的第一个数和所述第一服务类型对应的权重系数，确定所述第一服务类型对应的第一特征值之前，还包括：
18、获取目标城市对应的多个点类数据；所述待分类建筑位于所述目标城市内；所述点类数据包括所述待分类建筑对应的所述位置点数据；所述点类数据包括点坐标和所述点坐标对应的第三服务类型；
19、对于任一所述第三服务类型，基于所述服务类型对应的所述点类数据的第二个数和所有所述点类数据的数据总量确定所述服务类型对应的所述权重系数。
20、在第一方面的一种可能的实现方式中，所述第二位置点数据包括第二位置坐标和所述第二位置坐标对应的第二服务类型；
21、所述将所有所述第二位置点数据输入至第二特征算法中，以生成建筑外特征，包括：
22、基于所述边界坐标矩阵和各个第二位置点数据对应的第二位置坐标，确定各个所述第二位置点数据与所述待分类建筑的所述建筑边界之间的距离值；
23、将所述距离值输入至预设的反距离加权函数，得到各个所述第二位置点数据对应的属性值；
24、对于任一第二服务类型，将所有所述第二服务类型的第二位置点数据对应的所述属性值之和，作为所述第二服务类型的第二特征值；
25、基于所有所述第二特征值生成所述建筑外特征。
26、在第一方面的一种可能的实现方式中，所述反距离加权函数为：
27、
28、所述用于表示所述待分类建筑对应的第j个第二位置点数据的所述属性值；所述用于表示所述第j个第二位置点数据对应的所述距离值；所述用于表示预设的距离常数。
29、在第一方面的一种可能的实现方式中，所述位置信息包括边界坐标矩阵和中心点坐标，所述建筑信息包括轮廓特征、用地类型和关键词特征；
30、所述将所述位置点特征和所述待分类建筑对应的建筑信息输入至建筑分类模型，确定所述待分类建筑对应的功能类型，包括：
31、基于所述边界坐标矩阵确定所述待分类建筑对应的所述轮廓特征；
32、基于所述中心点坐标确定所述待分类建筑对应的所述用地类型；
33、基于所述待分类建筑对应的建筑名称确定所述关键词特征；
34、将所述位置点特征、所述轮廓特征、所述用地类型和所述关键词特征输入至所述建筑分类模型，确定所述功能类型。
35、本申请实施例的第二方面提供了一种建筑的分类装置，包括：
36、数据确定模块，用于基于待分类建筑的位置信息和预设的统计范围确定所述待分类建筑对应的多个位置点数据；所述位置点数据包括位置坐标和所述位置坐标对应的服务类型；
37、特征生成模块，用于将所有所述位置点数据输入至预设的特征算法，生成所述待分类建筑对应的位置点特征；
38、分类模块，用于将所述位置点特征和所述待分类建筑对应的建筑信息输入至建筑分类模型，确定所述待分类建筑对应的功能类型。
39、本申请实施例的第三方面提供了一种终端设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如上述第一方面所述的建筑的分类方法。
40、本申请实施例的第四方面提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上述第一方面所述的建筑的分类方法。
41、本申请实施例的第五方面提供了一种计算机程序产品，当所述计算机程序产品在计算机上运行时，使得所述计算机执行上述第一方面所述的建筑的分类方法。
42、与现有技术相比，本申请实施例具有以下优点：
43、本申请实施例，终端设备可以根据待分类建筑的建筑位置和用户预先设定的统计范围确定待分类建筑对应的多个位置点数据；其中，终端设备获取到的位置点数据包括位置坐标和该位置坐标对应的服务类型；终端设备在获本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种建筑的分类方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述位置信息包括边界坐标矩阵，所述边界坐标矩阵用于表示所述待分类建筑的建筑边界；
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述第一位置点数据包括第一位置坐标和所述第一位置坐标对应的第一服务类型；
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，在所述对于任一第一服务类型，基于所述第一服务类型对应的第一位置点数据的第一个数和所述第一服务类型对应的权重系数，确定所述第一服务类型对应的第一特征值之前，还包括：
5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述第二位置点数据包括第二位置坐标和所述第二位置坐标对应的第二服务类型；
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述反距离加权函数为：
7.根据权利要求1-6任一项所述的方法，其特征在于，所述位置信息包括边界坐标矩阵和中心点坐标，所述建筑信息包括轮廓特征、用地类型和关键词特征；
8.一种建筑的分类装置，其特征在于，包括：
9.一种终端设备，包括存储器、处理器以
10.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1-7任一项所述的建筑的分类方法。
...【技术特征摘要】
1.一种建筑的分类方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述位置信息包括边界坐标矩阵，所述边界坐标矩阵用于表示所述待分类建筑的建筑边界；
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述第一位置点数据包括第一位置坐标和所述第一位置坐标对应的第一服务类型；
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，在所述对于任一第一服务类型，基于所述第一服务类型对应的第一位置点数据的第一个数和所述第一服务类型对应的权重系数，确定所述第一服务类型对应的第一特征值之前，还包括：
5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述第二位置点数据包括第二位置坐标和所述第二位置坐标对应的第二服务类型；
【专利技术属性】
技术研发人员：任俊宇，杨梓晖，萧俊瑶，李佳云，王润泽，仲源，
申请(专利权)人：深圳市蕾奥规划设计咨询股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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