(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202211262928.8 (22)申请日 2022.10.13 (71)申请人 北京城建 设计研究院有限公司 地址 100037 北京市西城区阜成门北 大街5 号2幢五层517室 (72)发明人 刘剑锋　邓进　许奇　杨冠华　 郝伯炎　高顺祥　 (74)专利代理 机构 北京知联天下知识产权代理 事务所(普通 合伙) 11594 专利代理师 张迎新 (51)Int.Cl. G06F 17/18(2006.01) G06Q 50/26(2012.01) (54)发明名称 一种融合位置数据的建筑体尺度人口两步 贝叶斯估计方法 (57)摘要 本发明公开了一种融合位置数据的建筑体 尺度人口两步贝叶斯估计方法、 系统、 电子设备 和存储介质。 包括： 确定人口分配辅助数据； 确定 每个栅格的信令分类类别和辅助分类类别； 分别 确定每种信令分类类别的栅格出现的概率， 分别 确定当不同信令分类类别下每种辅助分类类别 的栅格出现的概率， 根据辅助分类似然度和对应 的信令分类先验概率， 得到对应的人口后验概 率； 根据人口后验概率和每种信令分类类别的人 口数平均值， 得到对应辅助分类类别的栅格期望 人口； 确定对应栅格的分配人口概率； 根据分配 人口概率和对应栅格所在街道的人口数， 得到对 应栅格预测人口数。 能够预测建筑物层面的人口 数， 提高人口估算 准确性， 适用范围更广。 权利要求书3页 说明书12页 附图8页 CN 115525872 A 2022.12.27 CN 115525872 A 1.一种融合位置数据的建筑体尺度人口两步贝叶斯估计方法， 其特征在于， 包括以下 步骤： 根据选定区域的信令数据， 将所述选 定区域按栅格划分； 根据所述选 定区域的兴趣面数据， 确定每 个栅格中每 个建筑物的类型； 将所述栅格中居住类建筑物按照 不同的居住属性进行划分， 确定对应栅格中每个居住 类建筑物对应的居住计算 面积和对应栅格的居住计算 面积； 根据所述栅格的居住计算面积和居住类建筑物兴趣点的核密度， 得到对应栅格的人口 分配辅助数据； 根据每个所述栅格的信令数据的人口数， 将所述栅格分类， 得到每个所述栅格的信令 分类类别； 根据每个所述栅格的所述人口分配辅助数据， 将所述栅格分类， 得到每个所述栅格的 辅助分类 类别； 分别确定每种所述信令分类 类别的栅格出现的概 率， 记为信令分类先验概 率； 分别确定不同信 令分类类别下每种所述辅助分类类别的栅格出现的概率， 记为辅助分 类似然度； 根据所述辅助分类似然度和对应的信令分类先验概 率， 得到对应的人口后验概 率； 根据所述人口后验概率和每种所述信 令分类类别的人口数平均值， 得到对应辅助分类 类别的栅格期望人口数； 根据所述栅格的栅格期望人口数和对应栅格所在街道全部栅格的栅格期望人口数和 的比例， 确定对应栅格的分配人口概 率； 根据所述分配人口概 率和对应栅格所在街道的人口数， 得到对应栅格预测人口数。 2.如权利要求1所述的方法， 其特征在于， 根据所述选定区域的兴趣面数据， 确定每个 栅格中每 个建筑物的类型， 还 包括以下步骤： 当所述栅格中存在位于兴趣面外的建筑物时， 在所述建筑物轮廓外设置预设宽度的缓 冲区， 统计所述建筑物轮廓内和所述缓冲区内全部兴趣点的个数和类型； 对每种兴趣点类型分别赋予相应的权重， 其中， 所述建筑物轮廓内的兴趣点的权重大 于所述缓冲区内相同类型的兴趣点的权 重； 将每种所述兴趣点个数乘以相应的权重， 分别得到所述建筑物轮廓内和所述缓冲区内 每种兴趣点类型的加权和； 将所述加权和最大的兴趣点类型记为所述建筑物的类型。 3.如权利要求1所述的方法， 其特征在于， 确定对应栅格中每个居住类建筑物对应的居 住计算面积和对应栅格的居住计算 面积， 包括以下步骤： 分别赋予每种所述居住属性相应的权 重； 将所述栅格中每个居住类建筑物的实际建筑面积乘以对应居住属性的权重， 得到所述 栅格中每 个居住类建筑物对应的居住计算 面积； 将所述栅格中每个居住类建筑物对应的居住计算面积相加， 得到对应栅格的居住计算 面积。 4.如权利要求1所述的方法， 其特征在于， 根据所述栅格的居住计算面积和居住类建筑 物兴趣点的核密度， 得到对应栅格的人口分配辅助数据， 包括以下步骤：权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 115525872 A 2将所述栅格的居住计算面积乘以所述栅格居住类建筑物兴趣点的核密度所得乘积 的 平方根， 记为对应栅格对应居住属性的人口分配辅助数据。 5.如权利要求1所述的方法， 其特征在于， 根据每个所述栅格的信令数据的人口数， 将 所述栅格分类之前， 包括以下步骤： 将获取到的信令数据样本量与选 定区域人口进行对比， 确定扩样参数； 根据所述扩样参数， 对所述获取到的信令数据样本量进行扩样， 得到所述选定区域每 个栅格的信令数据的人口数。 6.如权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述根据每个所述栅格的信令数据的人口 数， 或根据每个所述栅格的所述人 口分配辅助数据的人 口数， 将所述栅格分类的分类方法 是自然断点法。 7.如权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述信令分类类别的数量不低于80且不高于 120。 8.如权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述辅助分类类别的数量不低于250且不高 于350。 9.如权利要求1所述的方法， 其特 征在于， 还 包括以下步骤： 根据待测居住类建筑物的居住计算面积和所述待测居住类建筑物所在栅格的居住计 算面积的比例， 将所述待测居住类建筑物所在栅格的预测人 口数进行分配， 得到待测居住 类建筑物的预测人口数。 10.如权利要求1至9任一所述的方法， 其特 征在于， 还 包括以下步骤： 将所述选 定区域中一部分区域设为验证区域， 获取 所述验证区域的真实人口数； 将所述验证区域的预测人口数和所述真实人口数相差数量的绝对值记为预测误差； 当本次预测的预测误差超过预设阈值 时， 将本次预测中的人口后验概率记为下一 次预 测中的信令分类先验概 率， 进行预测， 得到下一次预测的预测人口数； 当本次预测的预测误差不超过 所述预设阈值时， 验证通过， 预测终止 。 11.一种融合 位置数据的建筑体尺度人口两步贝叶斯估计系统， 其特 征在于， 包括： 数据处理模块， 用于根据选定区域的信 令数据， 将所述选定区域按栅格划分； 根据 所述 选定区域的兴趣面数据， 确定每个栅格中每个建筑物的类型； 将所述栅格中居住类建筑物 按照不同的居住属性进行划分， 确定对应栅格中每个居住类建筑物对应的居住计算面积和 对应栅格的居住计算面积； 根据所述栅格的居住计算面积和居住类建筑物兴趣点的核密 度， 得到对应栅格的人口分配辅助数据； 根据每个所述栅格的信令数据的人口数， 将所述栅 格分类， 得到每个所述栅格的信令 分类类别； 根据每个所述栅格的所述人口分配辅助数据， 将所述栅格分类， 得到每 个所述栅格的辅助分类 类别； 栅格人口预测模块， 分别确定每种所述信令分类类别的栅格出现的概率， 记为信令分 类先验概率； 分别确定不同信令分类类别下每种 所述辅助分类类别的栅格出现的概率， 记 为辅助分类似然度； 根据所述辅助分类似然度和对应的信令分类先验概率， 得到对应的人 口后验概率； 根据所述人 口后验概率和每种 所述信令分类类别的人 口数平均值， 得到对应 辅助分类类别的栅格期 望人口数； 根据所述栅格的栅格期 望人口数和对应栅格所在街道全 部栅格的栅格期望人 口数和的比例， 确定对应栅格的分配人 口概率； 根据所述分配人 口概 率和对应栅格所在街道的人口数， 得到对应栅格预测人口数。权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 115525872 A 3