文献检索-宁波市创意产业特色资源库

限定检索结果

基于机器学习的历史街区道路植物景观视觉效果评价方法: 收藏
分享
引用; 《科学技术与工程》2025年第07期25卷 2925-2930页; 作者：陈奕多胡海辉东北农业大学园艺园林学院; 以往的视觉效果研究主要集中在对城市整体环境的评估，而缺少针对城市内部历史街区的研究。为评价历史街区的植物景观视觉效果，结合街景图像和机器学习方法进行分析。通过比较不同模型的性能，选取了ResNeSt模型应用于植物景观协调程...; 以往的视觉效果研究主要集中在对城市整体环境的评估，而缺少针对城市内部历史街区的研究。为评价历史街区的植物景观视觉效果，结合街景图像和机器学习方法进行分析。通过比较不同模型的性能，选取了ResNeSt模型应用于植物景观协调程度和健康程度的评价研究中。结果表明，ResNeSt模型在分类和回归任务中性能最佳，其评分结果与专家评分一致，并与公众评分具有中高度相关性。同时，植物景观视觉效果受经济因素影响显著，并且街区外侧道路的视觉效果评分普遍高于内侧道路。可见，机器学习模型在历史街区植物景观视觉效果评价中具有较高的有效性，能够为历史街区植物景观的保护与优化提供科学依据，对城市规划和旅游业具有重要应用价值。; 来源：详细信息评论

限定检索结果