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龍圖騰網獲悉上海市城市建設設計研究總院(集團)有限公司申請的專利基于高斯聚類混合模型的街道類型分類方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN115205662B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-29發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202210841031.4，技術領域涉及：G06V20/00；該發明授權基于高斯聚類混合模型的街道類型分類方法是由方雪麗;何靜;張濤;董志國設計研發完成，并于2022-07-18向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于高斯聚類混合模型的街道類型分類方法在說明書摘要公布了：本發明公開了基于高斯聚類混合模型的街道類型分類方法；包括如下步驟：1、街道的設計屬性數據收集及智能識別；2、街道的類型歸屬度指標集確定；3、構件街道類型分類算法模型。本發明根據街景圖片屬性等多源數據以及高斯混合聚類模型算法進行街道類型的定量化分析實現街道分類。

本發明授權基于高斯聚類混合模型的街道類型分類方法在權利要求書中公布了：1.基于高斯聚類混合模型的街道類型分類方法；其特征在于，包括如下步驟： 步驟1、街道的設計屬性數據收集及智能識別； 步驟2、街道的類型歸屬度指標集確定；步驟2包括如下步驟： 步驟2.1、利用高斯混合聚類模型將需要進行分類的街道分為四類，分別計算每一類的步行通行指數SFI、路網密度指數RDI、服務設施滿足指數PSI、機動車干擾指數VII、交通標識指數ITI、平面視覺指數PVI、縱向視覺指數DVI、人群吸引指數CCI和商業設施滿足指數CSI，具體計算方法如下： 代數符號的定義如下： xj表示第j個觀測數據，j＝1、2…∞； k是混合模型中子高斯模型的數量，k＝1、2…K； αk是觀測數據屬于第k個子模型的概率，αk≥0，且 是第k個子模型的高斯分布密度函數，展開形式與單高斯模型相同； γjk表示第j個觀測數據屬于第k個子模型的概率； 高斯混合模型的概率分布為： 其中，參數即每個子模型的期望、方差或協方差、在高斯混合模型中發生的概率； 先上似然函數： 其中，Z、L、P均為隨機向量； 對式2取對數后： 由于log函數滿足凹函數性質，得到： 當為常數時，等號成立，因此E-step： Qizj＝pzj|xi；θ式5 Qizi表示第j樣本對第i個高斯模型的期望值,而M-step就是在E-step上使用上述函數值的期望取得最大時參數θ的取值： θ:＝argmaxlθ式6 接下來就是將GMM代入到EM算法步驟中： 1對第i個樣本對第j個高斯分布的貢獻率： 2根據E-step中的Q估計μ，∑，則第i個子模型的高斯分布密度函數如下: 對于j事件的發生概率PGj的計算公式如下： 步驟2.2、街道類型歸屬度指標定義，根據指標聚合含義，構建街道對四種街道類型的歸屬度指標，包括交通歸屬度、景觀休閑歸屬、生活歸屬度和商業歸屬度； 步驟3、構件街道類型分類算法模型。

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