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申请/专利权人：浙江省自然资源征收中心

摘要：本发明公开了基于深度学习的征迁范围识别方法，包括：S1：获取区域地图，基于地图中道路的中心线，将区域地图分为若干个网格规划区块；S2：获取各个网格规划区块中进行过征迁的征迁历史数据；S3：根据进行过征迁的网格规划区块和征迁历史数据，训练针对居住用地、工业用地、商业用地和绿化用地土地规划类型的卷积神经网络模型；S5：将所有网格规划区块依次输入到针对不同土地规划类型的卷积神经网络模型中进行预测；有助于保留每个网格内区域的完整性，科学的对区域地图进行分割，同时，各个网格规划区块中都保留道路参数，便于保留网格规划区块中地图形态的特征，便于后期对神经网络模型的训练。

主权项：1.基于深度学习的征迁范围识别方法，其特征在于，包括：S1：获取区域地图，基于地图中道路的中心线，将区域地图分为若干个网格规划区块；S2：获取各个网格规划区块中进行过征迁的征迁历史数据；S3：根据进行过征迁的网格规划区块和征迁历史数据，训练针对居住用地、工业用地、商业用地和绿化用地土地规划类型的卷积神经网络模型；S5：将所有网格规划区块依次输入到针对不同土地规划类型的卷积神经网络模型中进行预测，并将预测结果的征迁范围识别到区域地图中，区域地图中显示适合作为居住用地、工业用地、商业用地和绿化用地的征迁范围规划；所述步骤S1，包括以下步骤：S101：获取区域地图数据，以及区域中道路网络地图数据和区域边界数据；S102：根据区域边界数据，确定要划分的整体网格范围；S103：通过骨架提取法或连通区域法在道路网络地图数据中提取道路中心线；S104：根据道路中心线，生成初步的划分网格规划区块的网格；S105：根据预设的网格区域的面积的最小值，将面积小于面积范围最小值的网格进行合并，直至所有进行合并后的网格的面积均大于预设的网格区域的面积的最小值为止，得到最终对区域地图进行划分的网格；S106：根据最终对区域地图进行划分的网格将区域地图分为若干个网格规划区块；所述步骤S103中，通过骨架提取法在道路网络地图数据中提取道路中心线，包括以下步骤：在道路网络地图中提取道路网络图像，将道路网络图像进行二值化，将道路部分设置为白色，非道路部分设置为黑色；对二值化的道路网络图像进行形态学操作，其中，所述形态学操作包括腐蚀和膨胀；通过Zhang-Suen骨架提取算法，将道路网络图像转化为道路中心线的拓扑结构；根据道路中心线的拓扑结构，对道路中心线进行优化和平滑后，得到提取道路中心线；所述S103中，通过连通区域法在道路网络地图数据中提取道路中心线，包括以下步骤：A1：在道路网络地图中提取道路网络图像，将道路网络图像进行二值化，将道路部分设置为白色，非道路部分设置为黑色；A2：通过连通区域算法，将图像中的白色道路部分划分为不同的连通区域；A3：根据每个连通区域的道路像素的连接关系，将相距小于设定阈值的连通区域合并为同一连通区域；A4：合并后的连通区域边沿进行优化和平滑；A5：将面积小于设定阈值的连通区域删除；A6：得到的白色道路部分的连通区域，将白色道路部分的连通区域的中心线作为提取的道路中心线；所述步骤S104中，根据道路中心线，生成初步的划分网格规划区块的网格，包括以下步骤：将道路中心线进行线段化，将道路中心线根据交叉路口或者曲线形状进行分段，得到多段线段；若不同线段之间相距最近的两点之间的距离小于设定阈值，则通过Bezier曲线拟合算法将线段进行合并，并将线段拟合为一条平滑的曲线；将优化处理后的曲线作为划分网格规划区块的网格。

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