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基于街景图像的哈尔滨历史街区天空视角因子评价
被引量:
1
1
作者
何南
李光皓
《低温建筑技术》
2021年第4期15-19,共5页
文中以哈尔滨南岗、道里、道外3个典型历史街区为研究对象,使用卷积神经网络对街景图像进行语义分割,计算重要城市形态指标天空视角因子(SVF)。研究结果发现,基于街景图像和基于建筑高程得到的SVF平均值差值为0.425。其差值由街谷内行...
文中以哈尔滨南岗、道里、道外3个典型历史街区为研究对象,使用卷积神经网络对街景图像进行语义分割,计算重要城市形态指标天空视角因子(SVF)。研究结果发现,基于街景图像和基于建筑高程得到的SVF平均值差值为0.425。其差值由街谷内行道树遮阴造成。树木遮阴对哈尔滨历史街区内天空视角因子的影响比例为56.3%。
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关键词
天空视角因子
百度街景图像
卷积神经网络
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题名
基于街景图像的哈尔滨历史街区天空视角因子评价
被引量:
1
1
作者
何南
李光皓
机构
哈尔滨工业大学建筑学院
出处
《低温建筑技术》
2021年第4期15-19,共5页
文摘
文中以哈尔滨南岗、道里、道外3个典型历史街区为研究对象,使用卷积神经网络对街景图像进行语义分割,计算重要城市形态指标天空视角因子(SVF)。研究结果发现,基于街景图像和基于建筑高程得到的SVF平均值差值为0.425。其差值由街谷内行道树遮阴造成。树木遮阴对哈尔滨历史街区内天空视角因子的影响比例为56.3%。
关键词
天空视角因子
百度街景图像
卷积神经网络
Keywords
sky view factor
Baidu street view
convolutional neural networks
分类号
TU984.11 [建筑科学—城市规划与设计]
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作者
出处
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基于街景图像的哈尔滨历史街区天空视角因子评价
何南
李光皓
《低温建筑技术》
2021
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