自采集街景数据下历史街区空间品质量化研究

探究云南省香格里拉市独克宗古城历史文化街区空间品质现状,提出改善对策。基于自采集的11814张街景图片,量化评估古城空间品质,分析空间失序、绿视率、天空率等指标。发现空间环境较好的样本占8.98%,较差的占33.3%,绿视率低,建筑风貌不突出,路面铺装单一,停车混乱。对提升民族地区历史文化街区空间品质有较好的借鉴和指导作用,通过量化测度和微改造介入,可针对性优化绿化、停车和建筑风貌,提升古城空间品质。

基于Photo Sphere Viewer的轻量化可量测街景系统研究

随着新型基础测绘体系发展,测绘技术和装备不断升级,大量街景数据随着车载激光扫描工作一并被采集。针对该数据路线随机性大、密集程度高等特点,以及传统街景地图系统插件受限、扩展性不强、无法量测等局限,本文设计了基于Photo Sphere Viewer的轻量化可量测街景系统,在开源插件的基础上实现了对其组件的扩充、实现了行进方向、地图交互等系统功能的设计优化,进一步实现了基于深度图的街景地图量测功能。生产作业队伍对系统的使用结果表明,该系统可以辅助生产作业队伍进行属性采集、纹理更新、数据检查等多项工作,操作灵活便捷,且具有较强的可扩展性,便于基于生产需求进行改进调整,提高了生产效率,为新型基础测绘成果进一步深化应用提供了良好的借鉴作用。

街景影像在城市交通研究中的应用:回顾、分析和展望

街景影像覆盖面广,能提供城市级别的交通场景信息,对开展交通研究分析提供了大规模数据源的支持和新的研究方法。为了探究街景影像在交通研究中的应用情况,从Web of Science核心集合数据库筛选了2011—2022年街景图像在交通研究中应用相关的143篇论文,借助CiteSpace文献计量分析软件从年发文量、作者合作图谱、国家与机构合作图谱、关键词共现、关键词聚类和主题突发检测等方面进行归纳分析。在此基础上总结街景影像在交通基础设施、交通安全感知、出行辅助和出行环境感知四方面的应用研究进展,并对未来的研究方向提出展望。文献综述结果表明:(1)街景影像数据已被广泛应用于交通领域不同维度的研究,大多数研究通过卷积神经网络模型提取街景影像信息以反映交通场景特征;(2)由于街景数据采集时间跨度大,致使当前基于街景影像数据的交通方面应用主要集中在空间维度研究,缺乏动态时间维度的分析;(3)街景影像与交通领域知识数据进行融合分析建模是街景影像数据在交通领域应用的发展趋势。

以公共艺术提升街景空间品质的设计策略与实施机制--以深圳为例

我国的城市化经历了大规模增长的快速建设时期,如今建设重心已由“量”转“质”,聚焦于城市软实力的提升。公共艺术作为塑造城市品格、彰显文化自信、提升幸福指数的重要载体,将为空间更新与文化发展注入新动能。针对城市街景空间,通过建立公共艺术“分级分类”“全要素”的设计控制体系,并融入在地特色,可实现精细化、在地性的公共艺术品质提升,结合实施机制的创新探索,为街景空间的艺术品质提升建立财政资金、法规体系和公众参与的机制保障,实现可持续的常态化更新提质。

基于人机对抗模型的街景特征与可步行性关系研究

基于涉及街道景观要素与街道可步行性关系的研究还存在一定缺失,以广州市天河区代表性综合街区华师-体育中心片区为对象,对城市街区的可步行性进行研究。综合马斯洛需求层次理论和“步行需求层次”模型,选取安全性、舒适性、社交性、美观性为指标建立街景特征评价指标体系。通过Insta360 ONE X2全景相机采集、图像语义切割、人机对抗模型评分、SPSS分析(Pearson相关性分析、多元线性回归分析)等多种方法,研究街景特征与可步行性关系。结果表明,4类街景特征与可步行性均具有一定相关性,其中,舒适性方面的绿视率对街道可步行性的影响最为显著。基于分析结果,街道空间可以从安全性、舒适性、社交性和美观性的街景特征层面进行步行性优化提升,如在安全性方面,建议增设护栏或绿化带,增设、整合标识牌等。

利用DeepLabv3+模型提取分析街景图像绿视率——以北京三环内为例

基于语义分割模型的绿视率提取缺乏适用性研究,本文首先基于DeepLabv3+语义分割预训练模型和自主标注样本,采用迁移学习策略,构建街景图像语义分割模型,并对其进行精度验证。然后基于构建的街景图像语义分割模型提取计算北京三环内绿视率(GVI),分析点、线尺度下绿视率空间分布特征。结果表明:①相比DeepLabv3+语义分割预训练模型,迁移学习后模型F1值和mIoU值分别提高了7%和3%;②点状尺度上北京三环内绿视率整体呈“西高东低,北高南低”聚类式分布特征,0~0.15区间内街景采样点GVI约占58.1%;③线状尺度上整体呈“环线低环内高”且中心发散式特征分布,0~0.15区间内研究区道路GVI约占59.8%。该研究对于提升城市街道绿化感知程度和城市空间规划具有重要的参考意义。

基于跨层次聚合网络的实时城市街景语义分割

随着自动驾驶技术的迅速发展,精确高效的场景理解显得尤为重要。城市街景语义分割旨在准确识别并分割出行人、障碍物、道路和标志物等要素,为自动驾驶技术提供必要的道路信息。然而,当前的语义分割算法在城市街景分割中仍然面临一些挑战,主要表现为不同类别的像素区分不够清晰、对于复杂场景结构的理解不够精准以及对小尺度对象或大尺度结构的分割不准确等问题。为此,本文提出一种基于跨层次聚合网络的实时城市街景语义分割算法。首先,在编码器末端设计了结合跨层次聚合的金字塔池化模块,用于高效提取多尺度上下文信息;其次,在编码器和解码器之间设计了跨层次聚合模块,通过引入通道注意力机制增强信息的表征能力,逐级聚合编码器阶段的特征以充分实现特征复用;最后,在解码器阶段设计了多尺度融合模块,在通道维度聚合全局信息与局部信息,促进深层特征与浅层特征的融合。将所提算法在两个通用的城市街景数据集上进行了验证。在一张RTX3090显卡上(TensorRT测速环境),本文算法在Cityscapes测试集以294 FPS的实时性达到73.0%mIoU的准确性,在更高分辨率的图像上以164 FPS的实时性达到75.8%mIoU的准确性;在CamVid数据集以239 FPS的实时性达到74.8%mIoU的准确性。实验结果表明,本文算法在准确性与实时性之间取得了有效平衡,对比其他算法的语义分割性能具有显著提升,为实时城市街景语义分割领域带来了新的突破。

基于城市街景和深度学习的老龄人群安全感知评价研究--以沈阳市中心城区为例

随着我国社会老龄化不断加剧,面向老龄人群的精细化规划设计方法需求迫切。相关研究表明,建成环境的感受是否安全,将直接影响老龄人群开展日常活动的意愿和强度。在新技术的支持下,大规模快速测度城市空间情绪感知已成为可能。因此,建立老龄人群的城市空间“感知—评价—优化”分析框架有助于精细化规划设计的实现。本研究以重度老龄化的特大城市——沈阳市中心城区作为研究对象,采用深度学习对城市街景要素进行语义分割;建立人机对抗的老龄人群安全感知随机森林模型,并对沈阳中心城区的街景进行评价。此外,研究还采用冷热点聚类、增强归回树(BRT)模型等方法,探讨了城市空间中老龄人群安全感知与建成环境之间的关系。结果表明:第一,沈阳市老龄安全感知水平呈现显著的空间异质性,总体趋势为内高外低;第二,研究基于冷热点聚类模型分析得到了安全感知空间聚类特征,并分析其与不同用地性质的概率分布关系;第三,在不同用地类型下城市老龄安全感知冷热点集聚差异显著,居住用地热点呈片状分布、商业用地呈南北线状分布、公共服务设施用地由于分散且数量较少而聚类不显著;第四,研究基于BRT模型分析了人机对抗模型中,街景要素与安全感知水平的贡献水平和边际效应。研究结果对面向老龄人群的精细化规划和设计提供了一定支撑。

基于街景和POI数据的街道空间品质评价

街道空间是居民生活的主要场所之一,其空间品质的优劣程度不仅是城市居民幸福感的体现,也是反映城市形象的重要因素。以渝中区道路为研究对象,利用图像语义分割技术、空间句法及空间连接等方法,分别从街景图像、路网和POI数据中获得绿视率、道路接近度、太阳辐射强度、生活服务便捷度等13个评价指标,基于层次分析法构建包含舒适度、安全性、便捷性和活力度4个感知维度的街道空间品质评价体系。最终分别对整体4个感知维度及道路等级的街道空间品质分布特征进行分析,结果表明渝中区各街道空间品质多样性与差异性并存,且未出现明显的两极分化现象。

基于图像识别的长沙历史步道街景色彩研究

文章旨在基于图像识别技术与街景图像大数据,对长沙历史步道范围内街景色彩进行定量分析与数字化研判。以长沙历史步道的街景数据为依托,通过建筑图像的语义分割、图像色彩特征的提取与统计分析,揭示出长沙历史步道街景的色彩规律和特点,系统地评价了长沙历史步道街景色彩的空间分布现状,并从建筑界面、标志导视、过渡空间三个微观角度,提出长沙历史步道色彩管控和优化的指导建议,为深入探究长沙历史色彩肌理的延续和城市色彩良性发展提供有益的参考。

基于CiteSpace的国内街景绿化知识图谱与可视化分析

党的二十大报告指出,要推进美丽中国建设,协同推进扩绿,推进生态优先。城市在发展,理念在更新,技术在进步,良好的街景绿化作为城市高质量发展的关键,相关研究兴起并持续深化。本研究利用CiteSpace软件,对2003-2023年收录到中国知网(CNKI)的280篇有关街景绿化领域的文献进行知识图谱量化分析,通过发文量分析、发文作者分析、发文机构分析、关键词共现分析、关键词聚类分析及时间图谱分析等,阐述目前街景绿化的研究热点与趋势,总结街景绿化研究的三个阶段,推测未来可能研究的方向与重点,以期为未来有关领域的研究提供参考。

基于大规模街景图像的武汉市历史文化风貌街区色彩控制研究

街道色彩是城市风貌特色的一个重要组成部分,尤其是在承载着独特色彩信息的历史文化风貌街区。然而,在现有的历史文化风貌街区色彩调查方法与评价技术中,存在着色彩样本数量少、人工成本高、宏观控制无法深入到街道尺度、色彩量化指标不明晰等问题。该文以武汉市历史文化风貌街区为例,依托大规模街景图像数据,利用算法提取街区主色并构建合理的色彩评价模型,可为历史文化风貌街区的色彩控制与修复提供引导。

融合出租车轨迹与街景图像的城市街道空间分类方法

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。

公园城市语境下的街景重构策略探索--以成都交子金融大街为例

在公园城市语境下,街道一体化设计与场景营造是推进城市高质量发展的关键举措,基于对公园城市理念与场景理论的解读,推导出街道一体化设计中场景营造的设计路径。以成都交子金融大街为例,剖析归纳其在场景营造核心理念指引下,重塑U形空间、构建活力容器、演绎文化内涵、建立情感共振、创造情景体验、培育内生动力等实践策略,探索可复制、可推广的新思路,为公园城市街景重构提供可借鉴的样本。

基于场所精神理论的校园线性街景空间重构探索--以北京大学校园道路景观廊道设计为例

基于场所精神理论,探讨线性廊道的构成要素与功能属性,通过空间、物质、人文环境、行为活动4个构成要素分析线性廊道设计系统,提出最小干预、空间复合利用、生态可持续、公众参与的线性街景空间重构策略。以北京大学校园道路景观廊道设计为例,针对场地内存在的校园轴线序列模糊、交通动线混杂拥堵、周期性暴雨内涝困扰、街景郁闭缺乏交流等问题,从场所精神感知路径的空间定向与文化认同两方面提出线性街景空间系统设计方案,以期重构校园道路景观廊道。

街景重构理念下城市街道空间更新策略探索

在街道设计理念转型背景下,街景重构成为城市更新的关键需求。基于街景重构五大原则,提出城市街道空间3U更新模式,对应构建多元连接的街道、设计符合使用者需求的街道、营造别具一格的街道三大规划设计目标,从构建慢行绿廊、统筹周围空间、完善城市功能、丰富街景设施、重振地域风貌、塑造场所精神六大方面,探索以空间重构带动生活与文化重构的城市街道空间更新策略。

街景重构与城市更新

当前,我国的城市发展正在经历从量变到质变的过程,城市建设由增量发展进入存量更新时期,城市的居住及生活环境逐步得到改善,人们对城市公共空间的品质提出了更高要求,城市不仅要满足基本的居住、工作、出行功能,还必须满足居民日益增长的生活品质需求。街道见证了城市的发展与演变,承载着丰富多彩的城市生活,串连着形态多样的建筑单体,蕴含着丰富多样的城市记忆。城市公共空间是邻里情感与社会的纽带,是体现城市和街区特色的重要载体。

基于U2⁃net深层网络架构的古镇街道街景图像绿化质量测度研究

街道绿视率即街景图片中绿色面积在街景图片中的占比值,借此数值来评价人本感知视角下的街道绿化品质.针对这一目标,基于开源街景数据和机器学习算法,提出了一套人本视角下街道语义划分和测度方法.以大理古城为例,快速且高效地实现了该范围内街道语义的计算与可视化.采用U2-net神经网络模型进行街景语义数据分析,以“树”语义为代表,在数据分析的基础之上提出了新的测算方式,实现对于整体街道的绿视率量化评测,并在此基础之上提出了相应的设计更新策略.

自适应调控卷积与双路信息嵌入的城市街景实例分割

城市街道场景实例分割是无人驾驶不可忽略的关键技术之一,针对城市街景实例密集、边缘模糊以及背景干扰严重等问题,提出一种自适应调控卷积与双路信息嵌入的城市街景实例分割模型RENet.首先使用自适应调控卷积替代原有的残差结构,利用可变形卷积学习空间采样位置偏移量,提高模型对图像复杂形变的建模能力,同时对多分支结构进行通道混洗以加强不同通道间的信息流动,并应用注意力机制实现通道权重的自适应校准,提高模型对复杂场景下模糊、密集目标的分割精度;然后设计低维空间信息嵌入分支,对不同尺度特征图进行空间信息激励与重编码,在抽象语义特征中嵌入低维空间信息,提高模型轮廓分割准确性;最后引入高级语义信息嵌入模块,实现特征图与语义框的对齐,弥补特征图间语义与分辨率的差距,提高不同尺度下特征信息融合的有效性.在自建数据集上的实验结果表明,与原始YOLACT网络模型相比,RENet模型在复杂街道背景下的平均分割精度最高达到51.6%,提高了10.4个百分点;网络推理速度达到17.5帧/s,验证了该模型的有效性和在工程中的实用性.

互联网影像地图和街景地图数据检测

针对互联网地理信息服务和应用的发展变化,为确保互联网地图数据符合国家管理要求,探讨了互联网影像地图数据和街景地图数据检测的内容与方法。结合测绘地理信息相关法律、法规,制定了影像分辨率、空间位置精度、属性信息等检查项,明确了互联网影像地图和街景地图数据涉及地理信息的检测指标。结合具体数据检测工作,对检测结果进行了深入分析,以获取和掌握风险状况,为互联网地理信息服务产品的监管提供支持和保障。