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龙图腾网获悉东南大学申请的专利一种街区形态的城市空间图谱信息平台及其构建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：CN115858843B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-01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：202211469465.2，技术领域涉及：G06F16/58；该发明授权一种街区形态的城市空间图谱信息平台及其构建方法是由杨俊宴;邵典;张晨阳;史宜;郭启申;王暄晴设计研发完成，并于2022-11-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种街区形态的城市空间图谱信息平台及其构建方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种街区形态的城市空间图谱信息平台及其构建方法，属于城市规划领域；信息平台的构建方法包括街区形态数据录入、城市空间图谱信息平台搭建、案例多模态数据融合、街区形态自动聚类模型训练、智能链接模型簇训练、全息沙盘演示互动；该方法采用三维融合实体链接和人工智能技术对街区形态进行聚类，进而通过链接同类案例街区信息形成目标街区的更新工作模型；本发明能够应对旧城更新的建设需求，生成基于多模态资料的街区更新工作模型，拓展了旧城更新资料的采集范围，提高了旧城更新的工作效率。

本发明授权一种街区形态的城市空间图谱信息平台及其构建方法在权利要求书中公布了：1.一种街区形态的城市空间图谱信息平台的构建方法，其特征在于，包括以下步骤： S1，获取目标区域内街区的道路信息、建筑信息和自然要素的空间形态三维矢量数据，并进行单元拆分、街区编组和要素编码； S2，构建空间形态属性算法规则，搭建城市空间图谱信息平台，将S1中目标街区经过处理的数据录入图谱信息平台，计算目标街区的空间单元属性与空间关联属性； S3，获取街区更新设计案例的图像、文字和模型资料，形成三维融合实体链接并录入平台案例库，计算案例街区的空间单元属性与空间关联属性； S4，将街区的空间单元属性与空间关联属性作为机器学习标签，采用有监督聚类学习算法，对目标街区和案例街区进行聚类关联机器学习训练，形成街区形态自动聚类模型，并进行模型优化； S5，将街区的空间单元关键词与空间单元属性作为机器学习标签，采用有监督聚类学习算法，对案例街区的三维融合实体链接与目标街区三维模型进行资料转接机器学习训练，形成多种实体资料的智能链接模型簇，并构建目标街区更新多模态模型； S6，在全息沙盘上演示目标街区的更新多模态模型，通过使用者的互动选择与操作，反馈优化街区形态自动聚类模型和多种实体资料的智能链接模型簇，形成目标街区更新工作模型，输出更新工作手册，连接3D打印机，输出实体模型。

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