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龙图腾网获悉苏州科技大学申请的专利一种基于多源数据的城市人行道环境评价研究方法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：CN115759837B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-01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：202211451936.7，技术领域涉及：G06Q10/063；该发明授权一种基于多源数据的城市人行道环境评价研究方法是由刘皆谊;高雪;谭虎;厉珍珠;陈志林;苗娇娇设计研发完成，并于2022-11-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多源数据的城市人行道环境评价研究方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多源数据的城市人行道环境评价研究方法，包括如下研究步骤：根据研究资料，汇总当前环境评价研究指标，基于NLP‑文本相似度分析，对指标归类分析，提出一级指标，选取城市人行道环境评价数据，基于情感分析‑二分聚类法，将指标初步聚类后再合并筛选二级指标，将选定的二级指标归类进一级指标中，本发明通过提前对人行道环境指标的合并、筛选、聚类，获取更加符合需求的人行道环境评价指标，然后选取人行道环境的路网数据，根据指标对其进行环境分析和评价，再将人行道环境划分为不同的导向，对不同导向的环境提出建议，使人行道环境分析的更加准确，帮助提升城市人行道环境。

本发明授权一种基于多源数据的城市人行道环境评价研究方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多源数据的城市人行道环境评价研究方法，其特征在于：包括如下研究步骤： S1、根据研究资料，汇总当前环境评价研究指标，基于NLP-文本相似度分析，对指标归类分析，提出一级指标； S2、选取城市人行道环境评价数据，基于情感分析-二分聚类法，将指标初步聚类后再合并筛选二级指标，将选定的二级指标归类进一级指标中； S3、根据计算二级指标评价一级指标，进而评价城市人行道环境； S4、利用GIS平台将评价结果叠加形成可视化图形； S5、选取研究样本对其基础数据进行分析； S6、根据一级指标和二级指标对研究样本进行人行道环境评价； S7、基于评价结果提出人行道环境优化建议； 所述S1中，通过国内外相关研究所列举的人行道环境的影响因素，搭建人行道环境特征词库，将特征词库分解成若干个词群，然后利用TF-IDF词频-逆向文件频率算法，将影响因子词群转化为词向量，并计算特征词词值，计算方式如下： TF-IDF种子特征词权重＝TF*IDF； 根据计算的词向量，通过欧式距离文本相似度分析法对人行道环境影响因素的文本数据进行归类，将0.5＜DX，Y＜1的指标判定为是相似的，归为一类，欧氏距离相似度： DX,Y＝||X-Y||23； 而后利用Gensim得到相似度分析矩阵，从而根据相似性，对影响因子种子进行初步筛选，构建简洁、有效且词义相对独立的特征词库，最后，对特征词库进行权值分析，利用公式： 计算种子特征词的权重，选取权值大于0.7的种子特征词作为影响人行道环境的种子特征； 通过删选和权重的可视化展示，确定四个一级指标：舒适性、安全性、通达性和便捷性； 所述S2中，采集六个国内一线、新一线城市基础数据，并建立基础数据库，分析提取特征词，即二级指标； 将以上采集数据采用均值填充的方法进行整理和处理，填充公式： 再进行无量纲化处理，采用的无量纲化方法是标准化处理： 采用相关系数模型来表示特征与人行道环境的关联度，相关系数矩阵计算方法如下： 式7中：ρ是相关性系数，COVX，Y为X，Y的协方差，为X的标准差，X为均值； 建立情感判断标准，对人行道环境特征进行情感分析及情感命名，去掉完全无影响的情感类别，进行主要因子提取，筛选33个独立的特征，进行二分思想的kmeans++聚类，先以二分聚类为基础，随机选取两个初始的类别中心，计算其余样本到两个类别中心之间的距离，按最近距离进行聚类，距离计算公式如下： 计算两个类别的类别中心点，计算公式如下： 重复上述操作，直到类别中心不会改变停止； 二级指标的选取与一级指标相互对应，初步聚类将二级指标聚类成类别A、类别B、类别C和类别D； 最终，再将二级指标重新归类进一级指标中； 所述S3中，人行道环境舒适性指标包括绿视率、天空可视域、界面围合度和环境多样性； 将类别A中建成区绿地率指标转化为人行道环境的绿视率指标，绿视率计算公式为： Rate绿视率＝S植物110； 式10中，S代表街景照片中所有植物所占的像素之和，1代表街景照片的总像素面积； 将类别A中热岛强度、空气质量指数、噪声指数指标转化为天空可视域指标，天空可视域计算公式为： Rate天空可视域＝S天空111； 式11中，S代表街景照片中天空所占像素之和，1代表街景照片的总像素面积； 将类别A中行走界面指标转化为界面围合度、环境多样性两项可定量计算的指标，界面围合度计算公式为： Rate界面围合度＝[S墙体+S建筑]112； 式12中，[S墙体+S建筑]代表街景照片中墙体、建筑所占像素之和，1代表街景照片的总像素面积； 环境多样性计算公式为： Rate环境多样性＝N要素种类113； 式13中，N代表街景照片中各要素种类之和，1代表街景照片的总像素面积； 人行道环境安全性指标包括自然监视度、路灯完善、机动车干扰度和交通附属设施完善度； 将类别B中治安犯罪率指标转化为自然监视度指标，自然监视度计算公式为： Rate自然监视度＝S行人114； 式14中，S代表街景照片中行人所占的像素，1代表总像素面积； 将类别B中道路照明设施指标转化为路灯完善度指标，路灯完善度计算公式为： Rate路灯完善度＝S路灯115； 式15中，S代表街景照片中路灯所占的像素，1代表街景照片的总像素面积； 将类别B中汽车拥有量、环境噪音、S02、烟尘指标转化为机动车干扰度指标，机动车干扰度计算公式为： Rate机动车干扰度＝S机动车116； 式16中，S代表街景照片中机动车所占的像素，1代表街景照片的总像素面积； 将类别B中交通死亡人数指标转化交通附属设施完善度指标，交通附属设施完善度计算公式为： Rate交通附属设施完善度＝S附属设施117； 式17中，S代表街景照片中交通信号灯、道路护栏、斑马线等交通附属设施所占的像素，1代表街景照片的总像素面积； 人行道环境通达性指标包括道路网密度、交叉口密度、公共交通站点覆盖率和人行道相对宽度； 将类别C中道路网长度、人均城市道路面积、建成区路网密度指标转化为道路网密度指标，道路网密度计算公式为： Density道路网密度＝L道路S区域面积18； 式18中，L道路代表矢量地图数据中道路网长度之和，S区域面积代表研究区域的面积； 交叉口密度计算公式为： Density交叉口密度＝N交叉口S区域面积19； 式19中，N代表矢量地图数据中交叉口数量之和，S代表研究区域的面积； 将类别C中公共交通站点数量指标转化为公共交通站点覆盖率指标，公共交通站点覆盖率计算公式为： Rate公交站点覆盖率＝L公交站点覆盖长度L道路长度20；Rate地铁站点覆盖率＝L地铁站点覆盖长度L道路长度21； 式20、式21中，L站点覆盖长度代表了研究区域内所有站点合理服务半径所覆盖的道路网长度，L道路长度代表研究范围内道路网总长度； 将类别C中人行道宽度指标转化为人行道相对宽度指标，人行道相对宽度计算公式为： Rate人行道相对宽度＝S人行道S车行道22； 式22中，S人行道代表街景照片中人行道所占的像素，S车行道代表街景照片中车行道所占像素面积； 人行道环境便捷性指标包括POI密度、POI混合度和建筑密度； 将类别D中公共服务设施密度、公园面积、医疗机构数、学校数、公用设施用地、人口指标转化为POI密度指标，POI密度计算公式为： DensityPOI密度＝NPOI数量S区域面积23； 式23中，N代表矢量地图数据上叠加的POI数量之和，S代表研究区域的面积； 将类别D中功能混合度指标转化为POI混合度指标，POI混合度计算公式为： RatePOI混合度＝NPOI种类数量S区域面积24； 式24中，N代表矢量地图数据上叠加的POI种类数量之和，S代表研究区域的面积； 将类别D中用地开发强度、本年征用土地面积指标转化为建筑密度指标，建筑密度计算公式为： Density建筑密度＝S建筑S区域面积25； 式25中，S建筑代表矢量地图数据中建筑底面积之和，S区域面积代表研究区域的面积。

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