街景数据支持下的城市特色街道设计方法探究
街道是城市中最主要的公共空间，其不仅承载着人们日常通勤、休闲和社交的功能，也是彰显城市特色和魅力的重要窗口。然而，由于多年来"重量而轻质"的城市扩张，使得街道的空间质量低下，特色湮灭。同时，传统的街道研究方法在高密度、大尺度的当前城市空间中很难进行高效、大规模的量化测度。对此，本文从人本尺度出发，根据人眼平视街道，高度等采集街景数据，并使用全卷积神经网络和深度学习的方法对街道构成要素进行识别、测度和分析，并打通从数据测度结果到城市设计实践应用的路径。在此基础上，以江南水网密集，具有水陆双网，河街相融，"双棋盘"街道格局特色的常州市为具体案例，在城市设计实践中，探索和建构街景数据支持下的，高效、大规模、精细化的城市特色街道设计方法，提升街道空间氛围，推动城市空间人本高质量发展。
城市设计 街景大数据 特色街道 街道设计
郑屹 杨俊宴 李京津
东南大学建筑学院
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2021-09-25（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）