基于深度学习和多源数据的街道美感评价与影响因素分析——以上海为例

作     者：方智果 刘聪 肖雨 靳澄浩 庄鑫嘉 Fang Zhiguo;Liu Cong;Xiao Yu;Jin Chenghao;Zhuang Xinjia

作者机构：上海理工大学 上海山水秀建筑设计顾问有限公司 

基　　金：国家重点研发计划(2021YFF0900400) 教育部人文社会科学基金项目(18YJC760012) 国家自然科学基金项目(51808337) 

出 版 物：《国际城市规划》 (Urban Planning International)

年 卷 期：2023年第38卷第6期

页      码：48-58页

摘      要：营造兼具交通功能和步行空间感知的美学街道空间,对于实现交通发展模式的转变至关重要。地图兴趣点、街景图像、三维建筑地图等数据的出现,为街道空间研究提供了大量新图像和数据支持,打破了数据源的限制。本文以上海市街道空间为研究对象,基于深度学习技术和GIS技术,以多源数据为载体,大规模进行街景美感评估以及街道物理空间、底层界面、绿化设施、宏观形态四类客体指标测度。在此基础上,通过数理推导,揭示客体指标对街道美感评价的关系。研究发现,物理空间对个体在街道三维关系的感知方面影响最大,环境设施和底层界面指标对美感感知影响次之,绿视率与美感是影响美感感知的关键因子,街道宽度、高宽比对美感的感知影响更大,店面招牌个数、建筑密度对于美感评价也具有积极影响。本研究可为优化街道空间布局提供依据,为更好地营造可步行城市与健康城市提供科学理性支撑,为相关学科优化建设环境提供实践支持。

主 题 词：上海街道 街道美感 街景图像 深度学习 多源数据 

学科分类：12[管理学] 1204[管理学-公共管理类] 08[工学] 081303[081303] 0813[工学-化工与制药类] 0833[0833] 083302[083302] 

核心收录：

D　O　I：10.19830/j.upi.2022.371

馆 藏 号：203125232...