基于人工智能的村庄规划分析方法及装置与流程

本发明涉及村庄规划，尤其涉及一种基于人工智能的村庄规划分析方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质。

背景技术：

1、人工智能是一种模拟人类思维的技术，包括机器学习、自然语言处理以及专家系统等多种技术手段。随着科技的发展，人工智能技术发展突飞猛进，人工智能在当今社会上的应用领域越来越广泛。

2、当前对村庄道路进行规划的方式主要是先利用gis技术将各项因素转换为地理因素数据，再利用模糊层次分析法(fuzzyanalytic hierarchy process，简称fahp)量化影响村庄道路规划的自然、工程、人口和社会等因素，从而实现村庄道路的规划分析，但这种方式只能对现有道路进行最优道路的选择，并不能实现村庄的全域道路规划，因此当前村庄道路规划方式存在规划效果差及局限性大的问题。

技术实现思路

1、本发明提供一种基于人工智能的村庄规划分析方法、装置及计算机可读存储介质，其主要目的在于解决当前村庄道路规划方式存在规划效果差及局限性大的问题。

2、为实现上述目的，本发明提供的一种基于人工智能的村庄规划分析方法，包括：

3、获取村庄地图，在所述村庄地图上选取等距标定点集，接收道路规划因素集、路径起始点及路径终止点，根据所述等距标定点集、道路规划因素集、路径起始点及所述路径终止点构建层次结构模型；

4、在所述层次结构模型中依次提取道路规划因素，根据等距标定点集，利用预设的1-9标度法构建所述道路规划因素的标定判断矩阵；

5、根据所述标定判断矩阵计算所述等距标定点集中各个等距标定点在所述道路规划因素下的标定权重矩阵；

6、汇总所述道路规划因素集中所有道路规划因素的标定权重矩阵，得到方案权重矩阵，其中所述方案权重矩阵的横向项目为等距标定点，列向项目为道路规划因素；

7、利用所述1-9标度法构建所述道路规划因素集的因素判断矩阵，根据所述因素判断矩阵计算准则权重矩阵；

8、根据所述方案权重矩阵及所述准则权重矩阵计算所述等距标定点集中每个等距标定点的因素加权评分，其中所述准则权重矩阵的横向项目只有道路规划因素的权重，列向项目为道路规划因素；

9、根据所述村庄地图、等距标定点集及所述等距标定点的因素加权评分构建三维评分曲面，在所述三维评分曲面中提取待选起止路径集；

10、获取所述待选起止路径集中每个待选起止路径在所述三维评分曲面上的路径曲线积分，根据所述路径曲线积分在所述待选起止路径集中选取目标起止路径，完成基于人工智能的村庄规划分析。

11、可选地，所述根据所述等距标定点集、道路规划因素集、路径起始点及所述路径终止点构建层次结构模型，包括：

12、根据所述路径起始点及路径终止点创建目标层，根据所述道路规划因素集构建准则层，根据所述等距标定点集构建方案层；

13、根据所述目标层、准则层及方案层组建所述层次结构模型。

14、可选地，所述根据等距标定点集，利用预设的1-9标度法构建所述道路规划因素的标定判断矩阵，包括：

15、将所述等距标定点集中的等距标定点进行排序，得到等距标定点序列；

16、根据所述道路规划因素及所述等距标定点序列构建待比较标定矩阵；

17、利用所述1-9标度法及所述待比较标定矩阵对所述等距标定点序列中的等距标定点进行重要性比较，得到待检验标定判断矩阵；

18、获取待检验标定判断矩阵的最大特征值及标定矩阵阶数；

19、根据所述待检验标定判断矩阵的最大特征值和标定矩阵阶数构建一致性指标表达式，利用一致性指标表达式计算初始判断矩阵的一致性指标，其中一致性指标表达式为：

20、

21、其中，q表示待检验标定判断矩阵的最大特征值，n表示标定矩阵阶数，ci表示待检验标定判断矩阵的一致性指标；

22、在预构建的平均随机一致性指标表中查找所述待检验标定判断矩阵的平均随机一致性指标；

23、根据所述一致性指标及所述平均随机一致性指标构建一致性比例关系式，根据一致性比例关系式计算待检验标定判断矩阵的一致性比例，其中一致性比例关系式为：

24、

25、其中cr表示待检验标定判断矩阵的一致性比例，ci表示待检验标定判断矩阵的一致性指标，ri表示待检验标定判断矩阵的平均随机一致性指标；

26、利用预设的判断参数对所述一致性比例进行检验，得到所述标定判断矩阵。

27、可选地，所述根据所述标定判断矩阵计算所述等距标定点集中各个等距标定点在所述道路规划因素下的标定权重矩阵，包括：

28、利用预构建的算术平均公式计算所述标定判断矩阵中每一个等距标定点的权重，其中所述算数平均公式，如下所示：

29、

30、其中，ωi表示所述标定判断矩阵中第i行或i列对应的等距标定点在所述道路规划因素下的权重，n表示所述标定判断矩阵中等距标定点的类别数，j表示所述标定判断矩阵的列序号，i表示所述标定判断矩阵的行序号，aij表示所述标定判断矩阵中第i行第j列的元素值；

31、汇总所述标定判断矩阵中每一个等距标定点的权重，得到所述等距标定点集中各个等距标定点在所述道路规划因素下的标定权重矩阵。

32、可选地，所述利用所述1-9标度法构建所述道路规划因素集的因素判断矩阵，包括：

33、对所述道路规划因素集中的道路规划因素进行排序，得到道路规划因素序列；

34、根据所述道路规划序列构建待比较因素矩阵，；

35、利用所述1-9标度法及所述待比较因素矩阵对所述道路规划因素序列中的道路规划因素进行重要性比较，得到待检验因素判断矩阵；

36、对所述待检验因素判断矩阵进行一致性检验，得到所述因素判断矩阵。

37、可选地，所述根据所述方案权重矩阵及所述准则权重矩阵计算所述等距标定点集中每个等距标定点的因素加权评分，包括：

38、获取所述方案权重矩阵中每一个等距标定点的因素权重序列；

39、利用预构建的综合评分公式，根据所述因素权重序列及准则权重矩阵计算等距标定点集中每个等距标定点的因素加权评分，其中所述综合评分公式如下所示：

40、

41、其中，fq表示所述方案权重矩阵中第q个等距标定点的因素加权评分，p表示所述准则权重矩阵中道路规划因素的序号，m表示所述准则权重矩阵中道路规划因素的总数，表示所述准则权重矩阵中第p个道路规划因素的权重，apq表示所述方案权重矩阵中第p行等距标定点在第q列道路规划因素下的权重。

42、可选地，所述根据所述村庄地图、等距标定点集及所述等距标定点的因素加权评分构建三维评分曲面，在所述三维评分曲面中提取待选起止路径集，包括：

43、根据所述村庄地图构建二维标定坐标系；

44、在所二维标定坐标系中建立评分坐标轴，得到初始三维空间坐标系；

45、获取所述等距标定点集中每一个等距标定点的位置坐标，根据所述等距标定点的因素加权评分，利用所述等距标定点的位置坐标将所述等距标定点集在所述初始三维空间坐标系中进行描点，得到标定评分三维点集；

46、拟合所述标定评分三维点集，得到三维评分曲面；

47、根据预设的评分切分间距构建评分切面集，在所述平分切面集中依次提取评分切面，利用所述评分切面对所述三维评分曲面进行切分，得到三维评分下曲面集及三维评分上曲面；

48、获取所述三维评分下曲面集中相邻三维评分下曲面之间的面间最短连接线段集；

49、根据所述面间最短连接线段集中每个面间最短连接线段的起始连接点及终止连接点确定所述三维评分下曲面的面内最短连接线段，汇总所有三维评分下曲面的面内最短连接线段，得到面内最短连接线段集；

50、连接所述面间最短连接线段集及面内最短连接线段集，得到目标最短连接线段；

51、将所述路径起始点及路径终止点连接至所述目标最短连接线段，得到待选起止路径；

52、汇总所述评分切面集中所有评分切面对应的待选起止路径，得到所述待选起止路径集。

53、可选地，所述根据所述面间最短连接线段集中每个面间最短连接线段的起始连接点及终止连接点确定所述三维评分下曲面的面内最短连接线段，包括：

54、连接所述起始连接点及终止连接点，得到第一面内连接线段；

55、获取所述三维评分下曲面的曲面最低点；

56、连接所述曲面最低点、所述起始连接点及终止连接点得到第二面内连接线段；

57、将所述第一面内连接线段及所述第二面内连接线段映射至所述三维评分曲面，得到第一面内连接曲线及第二面内连接曲线；

58、计算所述第一面内连接曲线及第二面内连接曲线在所述初始三维空间坐标系上的积分，得到第一面内曲线积分及第二面内曲线积分；

59、判断所述第一面内曲线积分是否大于第二面内曲线积分；

60、若所述第一面内曲线积分大于第二面内曲线积分，则将所述第二面内连接线段作为面内最短连接线段；

61、若所述第一面内曲线积分不大于第二面内曲线积分，则将所述第一面内连接线段作为面内最短连接线段。

62、可选地，所述获取所述待选起止路径集中每个待选起止路径在所述三维评分曲面上的路径曲线积分，包括：

63、将所述待选起止路径在所述三维评分曲面上进行映射，得到待选三维路径曲线；

64、计算所述待选三维路径曲线在所述初始三维空间坐标系上的积分，得到所述路径曲线积分。

65、为了解决上述问题，本发明还提供一种基于人工智能的村庄规划分析装置，所述装置包括：

66、方案权重矩阵创建模块，用于获取村庄地图，在所述村庄地图上选取等距标定点集，接收道路规划因素集、路径起始点及路径终止点，根据所述等距标定点集、道路规划因素集、路径起始点及所述路径终止点构建层次结构模型；在所述层次结构模型中依次提取道路规划因素，根据等距标定点集，利用预设的1-9标度法构建所述道路规划因素的标定判断矩阵；根据所述标定判断矩阵计算所述等距标定点集中各个等距标定点在所述道路规划因素下的标定权重矩阵；汇总所述道路规划因素集中所有道路规划因素的标定权重矩阵，得到方案权重矩阵，其中所述方案权重矩阵的横向项目为等距标定点，列向项目为道路规划因素；

67、准则权重矩阵创建模块，用于利用所述1-9标度法构建所述道路规划因素集的因素判断矩阵，根据所述因素判断矩阵计算准则权重矩阵；

68、待选起止路径集提取模块，用于根据所述方案权重矩阵及所述准则权重矩阵计算所述等距标定点集中每个等距标定点的因素加权评分，其中所述准则权重矩阵的横向项目只有道路规划因素的权重，列向项目为道路规划因素；根据所述村庄地图、等距标定点集及所述等距标定点的因素加权评分构建三维评分曲面，在所述三维评分曲面中提取待选起止路径集；

69、目标起止路径确定模块，用于获取所述待选起止路径集中每个待选起止路径在所述三维评分曲面上的路径曲线积分，根据所述路径曲线积分在所述待选起止路径集中选取目标起止路径。

70、为了解决上述问题，本发明还提供一种电子设备，所述电子设备包括：

71、至少一个处理器；以及，

72、与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，

73、所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以实现上述所述的基于人工智能的村庄规划分析方法。

74、为了解决上述问题，本发明还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有至少一个指令，所述至少一个指令被电子设备中的处理器执行以实现上述所述的基于人工智能的村庄规划分析方法。

75、相比于背景技术所述：当前村庄道路规划方式存在规划效果差及局限性大的现象，本发明实施例在规划道路时，并不局限于现有道路，而是在村庄地图中选取等距标定点集，再在等距标定点集中选取合适的等距标定点组成目标起止路径，在获取所述目标起止路径前，首先需要获取待选起止路径集，通过所述等距标定点集、道路规划因素集、路径起始点及所述路径终止点构建层次结构模型，再根据等距标定点集，利用1-9标度法构建所述道路规划因素的标定判断矩阵，通过所述标定判断矩阵计算各个等距标定点在所述道路规划因素下的标定权重矩阵，最后汇总所述道路规划因素集中所有道路规划因素的标定权重矩阵，得到方案权重矩阵，同理需要根据所述因素判断矩阵计算准则权重矩阵，再得到所述方案权重矩阵及准则权重矩阵后即可根据所述方案权重矩阵及所述准则权重矩阵计算所述等距标定点集中每个等距标定点的因素加权评分，再根据所述村庄地图、等距标定点集及所述等距标定点的因素加权评分构建三维评分曲面，从而实现在所述三维评分曲面中提取待选起止路径集的目的，最后只需计算每个待选起止路径在所述三维评分曲面上的路径曲线积分，根据所述路径曲线积分在所述待选起止路径集中选取目标起止路径即可。因此本发明提出的基于人工智能的村庄规划分析方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质，可以解决当前村庄道路规划方式存在规划效果差及局限性大的问题。