(19)国家知识产权局 (12)发明 专利 (10)授权公告 号 (45)授权公告日 (21)申请 号 202111639205.0 (22)申请日 2021.12.2 9 (65)同一申请的已公布的文献号 申请公布号 CN 114298415 A (43)申请公布日 2022.04.08 (73)专利权人 中国科学院地理科 学与资源研究 所 地址 100101 北京市朝阳区大屯路甲1 1号 (72)发明人 张岸　宋柳依　 (74)专利代理 机构 北京格允知识产权代理有限 公司 11609 专利代理师 王文雅 (51)Int.Cl. G06Q 10/04(2012.01) G06F 17/11(2006.01)G06F 17/18(2006.01) (56)对比文件 CN 110461060 A,2019.1 1.15 CN 113469859 A,2021.10.01 US 2019205962 A1,2019.07.04 US 8380558 B1,2013.02.19 CN 111932680 A,2020.1 1.13 审查员 杨黎鹏 (54)发明名称 一种地理环境愉悦度的预测方法和装置 (57)摘要 本申请涉及情绪预测技术领域， 特别涉及一 种地理环 境愉悦度的预测方法和装置。 本发明首 先获取样 本图像的视觉要素， 并根据各视觉要素 的占比确定样本图像所属的景观类别； 然后获取 包含不同年龄段性别组合人群平均愉悦度评分 的图像作为 分析样本， 再对分析样 本进行显著性 检验和相关性分析， 确定影 响样本图像的愉悦度 评分的年龄段性别组合和关键视觉要素， 最后分 别将分析样本中不同类型景观 图像对应的年龄 段、 性别、 平均愉悦度评分和关键视觉要素占比 作为输入， 构建不同类型景观图像的愉悦度评分 的混合线性方程； 利用混合线性方程对待测图像 的愉悦度进行预测。 通过本申请方法构建的愉悦 度评分混合线性方程能够准确预测待测图像的 愉悦度。 权利要求书4页 说明书11页 附图2页 CN 114298415 B 2022.08.09 CN 114298415 B 1.一种地理环境愉悦度的预测方法， 其特 征在于， 包括： 对样本图像进行语义分割， 获得所述样本 图像的至少一个视觉要素； 所述样本 图像为 街景图像， 所述街景图像通过百度地图或高德地图采集获得； 所述视觉要素包括天空、 植 被、 水体、 裸土、 建筑、 公路及附属物、 人 行道、 车和人九大类视 觉要素； 根据所述样本图像的各视觉要素的占比， 确定所述样本图像所属的景观类型； 其中， 所 述景观类型包括城市景观、 过渡景观和自然景观； 获取每个年龄段性别组合人群对每张所述样本图像的平均愉悦度评分， 将包含不同年 龄段性别组合人群平均愉悦度评分的图像作为分析样 本； 所述年龄段为10~19岁、 20~29岁、 30~39岁、 40~49岁、 50~59岁、 60岁以上6个年龄段， 与性别一 起， 组成12个年龄段性别组合； 对所述分析样本进行显著性检验和相关性分析， 确定影响所述样本图像的愉悦度评分 的年龄段性别组合和关键 视觉要素； 分别将所述分析样本中不同类型景观图像对应的年龄段、 性别、 平均愉悦度评分和关 键视觉要素占比作为输入， 构建不同类型景观图像的愉悦度评分的混合线性方程； 利用所 述混合线性方程对待测图像的愉悦度进行预测； 所述分别将所述分析样本中不同类型景观 图像对应的年龄段、 性别、 平均愉悦度评 分和关键视觉要素占比作为输入， 构建不同类型景 观图像的愉悦度评分的混合线性方程， 包括： 将所述分析样本中的每张城市景观图像对应的年龄段、 性别、 平均愉悦度评分和关键 视觉要素占比作为输入， 获得城市景观图像的愉悦度评 分的混合线性方程； 其中， 影响城市 景观的关键视觉要素为植被要素、 建筑要素和公路要素， 所述城市景观图像的愉悦度评分 的混合线性方程 为： 将所述分析样本中的每张过渡景观图像对应的年龄段、 性别、 平均愉悦度评分和关键 视觉要素占比作为输入， 获得过渡景观图像的愉悦度评 分的混合线性方程； 其中， 影响过渡 景观的关键视觉要素为植被要素、 建筑要素和人行道要素， 所述过渡景观图像的愉悦度评 分的混合线性方程 为： 将所述分析样本中的每张自然景观图像对应的年龄段、 性别、 平均愉悦度评分和关键 视觉要素占比作为输入， 获得自然景观图像的愉悦度评 分的混合线性方程； 其中， 影响自然 景观的关键视觉要素为天空要 素和植被要 素， 所述自然景观图像的愉悦度评分的混合线性 方程为： 权　利　要　求　书 1/4 页 2 CN 114298415 B 2所述对所述分析样本进行显著性检验和相关性分析， 确定影响所述样本图像的愉悦度 评分的性别年龄组合和关键 视觉要素， 包括： 对所述分析样本进行曼 ‑惠特尼U检验， 确定影响所述样本图像的愉悦度评分的年龄段 性别组合； 对所述分析样本进行斯皮尔曼分析， 确定影响所述样本图像的愉悦度评分的关键视觉 要素； 所述对所述分析样本进行曼 ‑惠特尼U检验， 确定影响所述样本图像的愉悦度评分的年 龄段性别组合， 包括： 对所述分析样本进行性别曼 ‑惠特尼U检验， 以确定不同性别对所述样本图像愉悦度评 分的影响； 对所述分析样本进行景观类型曼 ‑惠特尼U检验， 以确定不同景观类型对所述样本图像 愉悦度评分的影响； 对所述分析样本进行年龄段曼 ‑惠特尼U检验， 以确定不同年龄段对所述样本图像愉悦 度评分的影响； 所述对所述分析样本进行斯皮尔曼分析， 确定影响所述样本图像的愉悦度评分的关键 视觉要素， 包括： 对属于城市景观的分析样本进行斯皮尔曼分析， 以确定影响城市景观图像的愉悦度评 分的关键 视觉要素； 对属于过渡景观的分析样本进行斯皮尔曼分析， 以确定影响过渡景观图像的愉悦度评 分的关键 视觉要素； 对属于自然景观的分析样本进行斯皮尔曼分析， 以确定影响自然景观图像的愉悦度评 分的关键 视觉要素。 2.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述对样本 图像进行语义分割， 获得所述 样本图像的至少一个视 觉要素， 包括： 利用ResNet模型提取 所述样本图像的特 征信息； 利用金字塔模型提取 所述样本图像的映射特 征信息； 将所述样本图像的特征信 息和所述映射特征信 息进行特征融合后作 卷积运算， 得到每 张所述样本图像的视 觉要素。 3.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 在所述获取每个年龄性别组合人群对每张 所述样本图像的平均愉悦度评分之前， 包括： 获取有效调查问卷； 其中， 每张所述有效调查问卷包括性别、 年龄和对预设个数的所述 样本图像的愉悦度评分； 统计所述有效调查问卷中的年龄段性别组合以及对所述样本图像的愉悦度评分。权　利　要　求　书 2/4 页 3 CN 114298415 B 3