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融合出租车轨迹与街景图像的城市街道空间分类方法

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热带地理 2024年第5期44卷 906-920页

作者：郭海京钟远军邢汉发高绵新彭嘉茵广东省国土资源测绘院广州510500 华南师范大学北斗研究院广东佛山528225 华南师范大学地理科学学院广州510631 自然资源部华南热带亚热带自然资源监测重点实验室广州510500 广东省自然资源科技协同创新中心广州510500

城市街道空间是一种复杂的公共活动场所,是城市功能的重要空间载体。然而现有研究通常只聚焦于街道空间的交通功能,忽略街道空间所承担的其他功能类型,给街道的设计以及品质优化带来阻碍。为此,文章提出了一种融合出租车轨迹与街景图像... 详细信息

城市街道空间是一种复杂的公共活动场所,是城市功能的重要空间载体。然而现有研究通常只聚焦于街道空间的交通功能,忽略街道空间所承担的其他功能类型,给街道的设计以及品质优化带来阻碍。为此,文章提出了一种融合出租车轨迹与街景图像的街道空间城市功能分类方法,该方法基于出租车轨迹数据构建城市居民在街道空间上的动态出行特征,基于街景图像构建街道空间的物理环境特征,并采用K-Means聚类算法对街道空间进行聚类。并以深圳市宝安区为例进行实验,结果表明,该方法能识别出商业、交通和居住3种类型的街道空间,识别结果可为街道空间设计与品质优化提供参考。

关键词：城市功能街道空间出租车轨迹街景图像深圳市

街景图像与机器学习相结合的道路环境安全感知评价与影响因素分析

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地球信息科学学报 2023年第4期25卷 852-865页

作者：李心雨闫浩文王卓王炳瑄兰州交通大学建筑与城市规划学院兰州730070 兰州交通大学测绘与地理信息学院兰州730070 地理国情监测技术应用国家地方联合工程研究中心兰州730070 甘肃省地理国情监测工程实验室兰州730070 武汉大学资源与环境科学学院武汉430079 甘肃大禹九洲空间信息科技有限公司院士专家工作站兰州730050

准确识别影响环境安全感知的视觉因素,对于改善城市交通环境与提升行人出行安全具有重要支撑作用。然而,既有研究难以对复杂场景下的环境安全感知进行大规模定量化研究。因此,本文利用图像语义分割和目标检测技术从街景图像中提取视觉要... 详细信息

准确识别影响环境安全感知的视觉因素,对于改善城市交通环境与提升行人出行安全具有重要支撑作用。然而,既有研究难以对复杂场景下的环境安全感知进行大规模定量化研究。因此,本文利用图像语义分割和目标检测技术从街景图像中提取视觉要素,通过人工评分结合深度学习的方式构建道路安全感知数据集;再基于轻量梯度提升机和SHAP解释框架,识别出影响环境安全感知的视觉因素;最后,选取道路环境特殊的峡谷性城市兰州市安宁区高校聚集地为例进行实证研究。结果表明:①高校及商业街的安全感知评分较高,城市道路的普遍偏低;②天空、人行道、道路和树木的图像占比值是对环境安全感知影响最大的四类要素,其中,天空的图像占比值为线性关系,人行道和树木的图像占比值近似对数函数,道路的图像占比值则类似二次函数;③视觉要素占比和个数存在交互影响作用,合理的要素分布有助于形成良好的空间视线,以及营造合适的行为活动空间,从而提升环境安全感知。

关键词：街景图像机器学习环境感知图像语义分割目标检测 LightGBM SHAP

基于典型街景图像主观评价的街道视觉安全感知特征探析——以大连市为例

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建筑学报 2023年第S01期 38-43页

作者：宝乐尔杨东峰大连理工大学建筑与艺术学院大连116024

街道作为承载居民日常活动的场所,其视觉安全感知对居民身心健康有重要影响。采用图像语义分割技术,依据街景图像客观环境要素构成特征,通过聚类分析和人工筛选获得典型街景图像;基于网络问卷收集街道环境视觉安全感知的主观评价。通过... 详细信息

街道作为承载居民日常活动的场所,其视觉安全感知对居民身心健康有重要影响。采用图像语义分割技术,依据街景图像客观环境要素构成特征,通过聚类分析和人工筛选获得典型街景图像;基于网络问卷收集街道环境视觉安全感知的主观评价。通过寻找视觉安全感知评价高和低的街景图像的共性特征总结出:交通空间、街道环境、空间界面3类要素对视觉安全感知具有明显作用,旨在为人本尺度街道设计提供参考。

关键词：视觉安全街景图像主观评价特征要素

基于街景图像的城市街道景观色彩对游客情感感知影响研究

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地球信息科学学报 2023年

作者：齐子吟李君轶贺哲杨喜平陕西省旅游信息科学重点实验室陕西师范大学地理科学与旅游学院

街道是城市旅游的重要吸引物，探讨街道景观色彩特征对游客情感感知的影响，对城市街道景观合理规划和布局具有重要的参考价值。本研究以西安市主要建成区为案例地，运用全卷积神经网络（FCN）和随机森林（RF）算法，构建街景图像情感... 详细信息

街道是城市旅游的重要吸引物，探讨街道景观色彩特征对游客情感感知的影响，对城市街道景观合理规划和布局具有重要的参考价值。本研究以西安市主要建成区为案例地，运用全卷积神经网络（FCN）和随机森林（RF）算法，构建街景图像情感感知数据集，基于街景图像利用机器学习对街道景观的色彩特征进行提取，构建色彩量化指标并将其进行空间可视化；最后，运用随机森林回归算法探讨街道景观色彩特征与游客情感感知之间的关系，并得出最佳色彩特征参数。结果表明：(1)游客情感感知具有明显的空间分布格局，美丽和活泼情感由中心区域向外逐渐增加，安全和富有在主城区外二环以内区域得分较高，无聊在该范围内则较低，压抑情感由中心区域向外逐渐降低，游客在非惯常环境中的情感感知与居民在惯常环境中的情感感知在空间分布上具有一定的同质性；(2)街道景观色彩特征与游客情感感知呈现出复杂的非线性关系。色彩复杂度对美丽和活泼的影响小于色彩协调度，对无聊、压抑、安全、富有的影响大于色彩协调度，当色彩复杂度取值为0.86，色彩协调度取值为0.84时，游客在六个维度可以获得较好的情感感知；(3)一般情况下，街道景观色彩特征越显著，越能够带给游客较好的情感感知。研究在理论上印证了环境色彩越协调，游客体验感越好这一结论；在方法上，丰富了街景大数据和机器学习方法在旅游情感领域的应用。本研究为城市管理者了解游客的街道景观视觉偏好以及优化街道景观设计提供参考。

关键词：城市街道街景图像色彩特征情感感知机器学习 GIS 全卷积神经网络随机森林

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基于街景图像的城市景观与交通安全分析

华南理工大学学报（自然科学版） 2021年第10期49卷 22-30页

作者：鲁岳符锌砂华南理工大学土木与交通学院广东广州510640

一直以来人们认为视觉环境是影响交通安全的重要因素,然而受限于图像分析手段,现有的关于环境视觉因素与交通安全关系的研究主要以定性为主,很难进行大规模的视觉环境定量分析。本研究利用丰富性、易提取性和不断增长的街景图像作为环... 详细信息

一直以来人们认为视觉环境是影响交通安全的重要因素,然而受限于图像分析手段,现有的关于环境视觉因素与交通安全关系的研究主要以定性为主,很难进行大规模的视觉环境定量分析。本研究利用丰富性、易提取性和不断增长的街景图像作为环境因素的数据来源,通过膨胀残留网络(DRN)等方法提取街景的图像特征信息、位置信息和感官信息,并采用皮尔逊相关系数和岭回归筛选量化指标来构建基于深度学习的视觉环境与交通安全关联的量化分析框架,为研究城市景观提供了新的量化手段。此外,统计分析方法被用于确定导致道路交通安全状况改变的影响因素。结果表明:一方面,探究了关联城市景观的影响因素对不同城区事故率的贡献差异性,例如商业区和老城区内“植物”占比的增加会对交通安全有积极影响,但在郊区却恰恰相反等。另一方面,还发现了可能推动城市规划理论发展的规律。例如越靠近市中心的道路单元其交通状况越安全等。本文为定量研究城市景观与交通安全之间的联系提供了一种新的思路,并为高效率和大规模地评估城市交通安全状况提供了可能性。

关键词：城市景观深度学习街景图像交通安全

基于街景图像的旅游地街道空间视觉品质评价方法

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地球信息科学学报 2022年

作者：黄竞雄梁嘉祺杨盟盛李渊清华大学建筑学院厦门市建筑遗产保护智能技术集成应用重点实验室厦门大学建筑与土木工程学院

街道空间是旅游者在旅游地的主要接触空间，良好的街道视觉品质对旅游产业的可持续发展至关重要，而如何建构视觉品质评价方法则需要进一步探索。本文以厦门市鼓浪屿作为研究区域，首先建立街道空间视觉品质量化模型，采用人工模拟旅游... 详细信息

街道空间是旅游者在旅游地的主要接触空间，良好的街道视觉品质对旅游产业的可持续发展至关重要，而如何建构视觉品质评价方法则需要进一步探索。本文以厦门市鼓浪屿作为研究区域，首先建立街道空间视觉品质量化模型，采用人工模拟旅游者行进的方式采集街景数据，进行成像参数校正和图像编码；其次，采用全卷积网络进行图像语义分割和视觉要素提取，获得街道环境视觉参数；最后，根据量化模型将视觉参数聚合到地理要素中，建立地理信息数据库进行街道空间视觉品质评价。结果表明：(1)鼓浪屿街道空间视觉品质存在明显的空间分异性；(2)建筑密度、街道宽度与植被小品是塑造街道空间视觉品质的基础视觉要素；(3)植物类公园、主要交通枢纽、主要商业设施的分布对街道空间视觉品质产生显著影响。本文为街道视觉品质评价工作提供了可供迁移应用的数据采集方式和研究方法，基于全卷积网络的街景图像语义分割精度较高，能够为街景图像以及其他类型的图像数据分析提供参考。在管理实践上，本文可以为旅游地街道空间的管理与规划、资源整合与配置、人流引导与调控等工作提供有价值的借鉴。

关键词：街景图像全卷积网络街道空间视觉要素视觉品质评价方法地理信息系统鼓浪屿

街景图像解译下的长沙市历史文化风貌核心区道路绿视率研究

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园林 2022年第9期39卷 106-116页

作者：吴昕燃邱慧中南林业科技大学风景园林学院长沙410004 湖南省自然保护地风景资源大数据工程技术研究中心长沙410004

绿视率是人对环境感知的三维动态衡量指标,为城市道路绿化的建设与评估提供了新的方向。以长沙市历史文化风貌核心区街道为研究对象,利用大数据技术抓取百度地图全景静态图,运用Python-OpenCV图像处理库解译并计算得出街道绿视率,进而... 详细信息

绿视率是人对环境感知的三维动态衡量指标,为城市道路绿化的建设与评估提供了新的方向。以长沙市历史文化风貌核心区街道为研究对象,利用大数据技术抓取百度地图全景静态图,运用Python-OpenCV图像处理库解译并计算得出街道绿视率,进而探究该区域内街道绿视率的总体情况及特征。结果表明:(1)长沙市历史文化风貌核心区平均道路绿视率为12.7%,整体绿化水平较低,市民对街道环境感知度较差,满意度较低;(2)植物配置为疏林灌木式在街景图像中的绿化比例较高,在道路绿化中要重视植物群落和层次的营造而非单纯的行道树种;(3)通过2017年和2019年不同年份、相同季节、同一街景点的绿视率对比发现,研究区域内整体道路绿视率有所提升,空间绿量增加,绿化水平上升;(4)道路周边用地性质与绿视率变化具有联系,其中居住用地、商住混合用地周边街道绿视率提高幅度较大,公共管理与公共服务设施用地、商业服务业设施用地周边道路绿视率降低程度较大。最后,对长沙市历史文化风貌核心区道路绿视率的提升和优化提出改造意见,为长沙市历史文化风貌核心区道路绿化建设提供依据。

关键词：街景图像绿视率城市道路历史街区

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基于深度学习的街景图像语义分割方法研究

基于深度学习的街景图像语义分割方法研究

作者：王瑞绅南京信息工程大学

学位级别：硕士

语义分割技术是计算机视觉中一项极具挑战性的任务,它在图像理解中起着至关重要的作用。其目标是为了分割对象,并为分割后的图像分配语义标签,从而以高效方式为用户提供有价值的信息。本文从最流行的街景图像语义分割模型入手,探索深度... 详细信息

语义分割技术是计算机视觉中一项极具挑战性的任务,它在图像理解中起着至关重要的作用。其目标是为了分割对象,并为分割后的图像分配语义标签,从而以高效方式为用户提供有价值的信息。本文从最流行的街景图像语义分割模型入手,探索深度学习模型的潜力。通过添加注意力机制模块、替换主干网络、更换loss结构等方式,对现有图像分割算法进行改进,为街景图像语义分割算法提供新的改进方向。主要的工作如下:(1)引入ECA注意力机制的U-Net语义分割。本章节提出了一种基于Transformer的新型U-Net网络结构,在融合过程中,通过引入超强通道注意力模块,增强特征表示对街景图像语义分割的判别能力。向整体网络结构中引入空洞卷积,在不改变卷积核大小的情况下扩大街景图像的感受野范围,从而最大化地提高网络性能。(2)基于辅助损失的新型Deeplab v3语义分割。本章节通过融合深度可分离卷积的金字塔池化头部结构,保证了模型在面对相同输出时,能够令计算量大幅降低。利用分阶段设置权重、设置辅助头作为辅助损失,可以为浅层网络权重提供指导。改进后的模型设置了困难样本的采样机制(OHEM)、引入了空洞卷积和多任务损失函数,从多个方面提升了模型的分割效果。(3)引入Focal Loss函数的Deeplab v3+语义分割。本章节通过引入Focal Loss函数来降低大量简单街景样本的训练权重,有效解决了正负样本比例严重失衡的问题。使用了SE注意力机制模块,增强了模型对某一类特征通道的关注,抑制了对其他类别特征通道的关注,提升了模型的分割效果。

关键词：深度学习街景图像语义分割辅助损失

基于百度街景图像的行人视角城市街道植被绿化格局分析

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植物生态学报 2020年第3期44卷 205-213页

作者：冯思远魏亚楠王振娟于新洋山东农业大学资源与环境学院山东泰安271018 中国科学院地理科学与资源研究所北京100101 Tropical Research and Education Center University of FloridaHomestead Florida33031USA

城市街道绿化植被作为城市景观的重要组成部分,其分布格局对城市景观美学发展及行人身心健康有显著影响,立足行人视角准确监测街道绿植分布信息对城市规划与管理有明确的辅助作用。该文针对已有研究多采用沿天底方向垂直向下观测的遥感... 详细信息

城市街道绿化植被作为城市景观的重要组成部分,其分布格局对城市景观美学发展及行人身心健康有显著影响,立足行人视角准确监测街道绿植分布信息对城市规划与管理有明确的辅助作用。该文针对已有研究多采用沿天底方向垂直向下观测的遥感影像监测地表植被而对行人视角的绿色植被分布格局研究涉及不多的现状,基于免费获取的百度街景图像,选取绿植覆被典型的泰安市区为案例区,结合网络信息抓取与空间地理信息处理技术,分析百度街景图像提取侧视绿植信息的可行性,统计并对比其计算结果与遥感影像提取结果的关系,以期为城市规划与管理提供辅助参考信息。网络抓取案例区273个样点共3276幅百度街景图像,利用计算机监督分类提取图像中的绿植区域;基于空间分析模型分析街道绿色植被的分布格局;利用SPSS软件趋势拟合模块分析百度街景图像与遥感影像提取的植被信息的相关性。主要结果为:百度街景图像可作为主数据源提取城市街道的侧视绿植分布情况;案例区不同区域植被分布指数区别较大,空间格局差异明显;百度街道植被分布指数与基于遥感图像提取的10、20、50 m缓冲距离范围内植被覆盖面积呈显著正相关关系,但两者的变化趋势并非完全一致。百度街道植被分布结果可作为遥感监测结果的辅助信息更好地指导城市绿色景观规划与精准管理。

关键词：街景图像街道植被分布指数侧视视角植被格局监督分类