本申请实施例提供了一种数据估算方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质，涉及互联网智慧城市技术领域，具体的，本申请实施例可应用于地图领域。该方法包括：获取多个样本建筑物集群；其中，每一样本建筑物集群与待估算建筑物集群之间的目标距离在预设范围内；确定每一样本建筑物集群中目标兴趣点的密度系数，并基于每一样本建筑物集群的目标距离确定对应的密度系数的权重；其中，权重与目标距离负相关；基于所确定的各密度系数以及对应的密度系数的权重，确定各密度系数的加权和，得到目标密度系数；根据目标密度系数计算待估算建筑物集群中目标兴趣点的数量。本申请实施例通过多个样本建筑物集群的数据对待估算建筑物集群的目标兴趣点进行估算，有效提升了目标兴趣点的估算精确度。点的估算精确度。点的估算精确度。
【技术实现步骤摘要】
数据估算方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质
[0001]本申请涉及互联网智慧城市
，具体而言，本申请涉及一种数据估算方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质。
技术介绍
[0002]产业园区作为产业集群的重要载体和组成部分，园区经济效应已引起越来越多人关注。产业园区能够有效地创造聚集力，通过共享资源、克服外部负效应，带动关联产业的发展，从而有效地推动产业集群的形成。
[0003]产业园区中的企业数量是产业园区的重要属性特征之一，可以在政府规划与招商引资、企业选址等领域发挥重要的基础数据价值，为互联网智慧城市、智慧园区、选址平台等产品提供基础的数据能力。企业数量一般可以通过经济普查等方式进行调查，但是该调查统计数据往往为非公开数据。现有技术中，可以通过公司企业类型的POI(Point Of Interest，兴趣点)的数量、产业园区(即建筑物集群)建筑楼块数量，来对产业园区内企业(即目标兴趣点)数量进行估算，但是需要一定精度的POI数据和建筑楼块空间数据，且往往存在估算结果不准确的问题。
技术实现思路
[0004]本申请实施例提供了一种数据估算方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质，可以解决估算结果不准确的问题。所述技术方案如下：
[0005]根据本申请实施例的一个方面，提供了一种数据估算方法，该方法包括：
[0006]获取多个样本建筑物集群；其中，每一样本建筑物集群与待估算建筑物集群之间的目标距离在预设范围内；
[0007]确定每一样本建筑物集群中目标兴趣点的密度系数，并基于每一样本建筑物集群的目标距离确定对应的密度系数的权重；其中，权重与目标距离负相关；
[0008]基于所确定的各密度系数以及对应的密度系数的权重，确定各密度系数的加权和，得到目标密度系数；
[0009]根据目标密度系数计算待估算建筑物集群中目标兴趣点的数量。
[0010]在一个可能的实现方式中，上述方法还包括：
[0011]将待估算建筑物集群和样本建筑物集群的建筑物投影形态差异值作为目标距离；
[0012]其中，建筑物形态差异值是基于如下方式确定的：
[0013]基于预设的测量单元测量待估算建筑物集群和样本建筑物集群，分别得到待估算建筑物集群的建筑物投影形态的第一覆盖单元数量，和样本建筑物集群的建筑物投影形态的第二覆盖单元数量；
[0014]根据第一覆盖单元数量与测量单元的单位尺度的第一映射函数，拟合得到待估算建筑物集群对应的单位尺度的第一指数；其中，第一映射函数用于计算待估算建筑物集群的建筑物投影形态的面积，第一指数为第一映射函数中的参数；
[0015]根据第二覆盖单元数量与测量单元的单位尺度的第二映射函数，拟合得到样本建筑物集群对应的单位尺度的第二指数；其中，第二映射函数用于计算样本建筑物集群的建筑物投影形态的面积，第二指数为第二映射函数中的参数；
[0016]将第一指数和第二指数的差值作为建筑物形态差异值。
[0017]在一个可能的实现方式中，上述第一指数和第二指数是基于如下方式确定的：
[0018]根据覆盖单元数量和测量单元的单位尺度估算建筑物集群的面积；重复执行更新单位尺度、并基于更新后的单位尺度和对应的覆盖单元数量估算建筑物集群的面积，直至建筑物集群的面积与实际面积的差异值最小，基于当前最小的面积和实际面积的差异值确定单位尺度的指数；其中，当覆盖单元数量为第一覆盖单元数量时，建筑物集群为待估算建筑物集群，指数为第一指数；当覆盖单元数量为第二覆盖单元数量时，建筑物集群为样本建筑物集群，指数为第二指数。
[0019]在又一个可能的实现方式中，上述方法还包括：
[0020]将待估算建筑物集群和样本建筑物集群的兴趣点特征差异值作为目标距离；
[0021]兴趣点特征差异值是基于如下方式确定的：
[0022]根据待估算建筑物集群的兴趣点的种类和数量确定对应的第一兴趣点分布向量；
[0023]根据样本建筑物集群的兴趣点的种类和数量确定对应的第二兴趣点分布向量；
[0024]将第一兴趣点分布向量和第二兴趣点分布向量的相似度，作为兴趣点特征差异值。
[0025]在又一个可能的实现方式中，上述方法还包括：
[0026]将待估算建筑物集群和样本建筑物集群的空间距离、建筑物投影形态差异值和兴趣点特征差异值中的至少两项进行加权求和，得到目标距离。
[0027]在另一个可能的实现方式中，上述密度系数包括数量密度系数和面积密度系数中的至少一项；
[0028]确定每一样本建筑物集群中目标兴趣点的密度系数，包括如下至少一项：
[0029]针对每一样本建筑物集群，将样本建筑物集群中兴趣点总数与样本建筑物集群中目标兴趣点的数量的比值，作为数量密度系数；
[0030]针对每一样本建筑物集群，将样本建筑物集群的总建筑面积与样本建筑物集群中目标兴趣点的数量的比值，作为面积密度系数。
[0031]在另一个可能的实现方式中，上述目标密度系数包括数量密度系数对应的目标数量密度系数和面积密度系数对应的目标面积密度系数中的任一项；
[0032]根据目标密度系数计算待估算建筑物集群中目标兴趣点的数量，包括如下任一项：
[0033]将待估算建筑物集群中的兴趣点总数与目标数量密度系数的比值作为目标兴趣点的数量；
[0034]将待估算建筑物集群的总建筑面积与目标面积密度系数的比值作为目标兴趣点的数量。
[0035]在另一个可能的实现方式中，当目标密度系数包括数量密度系数对应的目标数量密度系数和面积密度系数对应的目标面积密度系数；
[0036]根据目标密度系数计算待估算建筑物集群中目标兴趣点的数量，包括：
[0037]根据待估算建筑物集群中的兴趣点总数与目标数量密度系数的比值，作为目标兴趣点的第一数量；
[0038]根据待估算建筑物集群的总建筑面积与目标面积密度系数的比值，作为目标兴趣点的第二数量；
[0039]基于第一数量对应的第一权重，以及第二数量对应的第二权重，对第一数量和第二数量进行加权求和，得到待估算建筑物集群中目标兴趣点的数量。
[0040]根据本申请实施例的另一个方面，提供了一种数据估算装置，该装置包括：
[0041]获取模块，用于获取多个样本建筑物集群；其中，每一样本建筑物集群与待估算建筑物集群之间的目标距离在预设范围内；
[0042]确定模块，用于确定每一样本建筑物集群中目标兴趣点的密度系数，并基于每一样本建筑物集群的目标距离确定对应的密度系数的权重；其中，权重与目标距离负相关；
[0043]加权模块，用于基于所确定的各密度系数以及对应的密度系数的权重，确定各密度系数的加权和，得到目标密度系数；
[0044]估算模块，用于根据目标密度系数计算待估算建筑物集群中目标兴趣点的数量。
[0045]在一个可能的实现方式中，上述获取模块还用于：
[0046本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种数据估算方法，其特征在于，包括：获取多个样本建筑物集群；其中，每一所述样本建筑物集群与待估算建筑物集群之间的目标距离在预设范围内；确定每一样本建筑物集群中目标兴趣点的密度系数，并基于每一样本建筑物集群的目标距离确定对应的密度系数的权重；其中，所述权重与所述目标距离负相关；基于所确定的各密度系数以及对应的密度系数的权重，确定各密度系数的加权和，得到目标密度系数；根据所述目标密度系数计算所述待估算建筑物集群中目标兴趣点的数量。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：将所述待估算建筑物集群和所述样本建筑物集群的建筑物投影形态差异值作为所述目标距离；其中，所述建筑物形态差异值是基于如下方式确定的：基于预设的测量单元测量所述待估算建筑物集群和所述样本建筑物集群，分别得到待估算建筑物集群的建筑物投影形态的第一覆盖单元数量，和样本建筑物集群的建筑物投影形态的第二覆盖单元数量；根据所述第一覆盖单元数量与所述测量单元的单位尺度的第一映射函数，拟合得到所述待估算建筑物集群对应的单位尺度的第一指数；其中，所述第一映射函数用于计算所述待估算建筑物集群的建筑物投影形态的面积，所述第一指数为所述第一映射函数中的参数；根据所述第二覆盖单元数量与所述测量单元的单位尺度的第二映射函数，拟合得到所述样本建筑物集群对应的单位尺度的第二指数；其中，所述第二映射函数用于计算所述样本建筑物集群的建筑物投影形态的面积，所述第二指数为所述第二映射函数中的参数；将所述第一指数和第二指数的差值作为所述建筑物形态差异值。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述第一指数和所述第二指数是基于如下方式确定的：根据所述覆盖单元数量和所述测量单元的单位尺度估算所述建筑物集群的面积；重复执行更新所述单位尺度、并基于更新后的单位尺度和对应的所述覆盖单元数量估算所述建筑物集群的面积，直至所述建筑物集群的面积与实际面积的差异值最小，基于当前最小的面积和实际面积的差异值确定所述单位尺度的指数；其中，当所述覆盖单元数量为第一覆盖单元数量时，所述建筑物集群为待估算建筑物集群，所述指数为第一指数；当所述覆盖单元数量为第二覆盖单元数量时，所述建筑物集群为样本建筑物集群，所述指数为第二指数。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：将所述待估算建筑物集群和所述样本建筑物集群的兴趣点特征差异值作为所述目标距离；所述兴趣点特征差异值是基于如下方式确定的：根据所述待估算建筑物集群的兴趣点的种类和数量确定对应的第一兴趣点分布向量；根据所述样本建筑物集群的兴趣点的种类和数量确定对应的第二兴趣点分布向量；将所述第一兴趣点分布向量和第二兴趣点分布向量的相似度，作为所述兴趣点特征差异值。
5.根据权利要求2或4所述的方法，其特征...
【专利技术属性】
技术研发人员：杨帆，
申请(专利权)人：腾讯科技深圳有限公司，
类型：发明
国别省市：
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