基于视觉大数据的城市公共空间定量研究探索
在人工智能助力城市规划的新时期,利用基于计算机视觉的前沿技术来感知和测度城市是城市规划发展的必然趋势.本文结合视觉大数据的优势,提出了基于视觉大数据的城市公共空间定量研究基本框架,并对数据来源和研究路线进行了探讨.研究拟利用最新的基于深度学习的计算机视觉技术,构建合理的网络模型对视觉大数据进行深度挖掘,识别公共空间中”人”和”物”的多维属性信息.通过对街道绿视率评价、街道功能属性分析和行人属性识别三个研究案例的介绍,进一步阐述了城市公共空间规划研究中视觉数据信息挖掘的基本思路.本研究对基于视觉大数据的公共空间定量研究进行了初步探索,以期推进计算机视觉技术与城市规划的交叉融合,对人工智能辅助城市治理具有重要的参考价值.
城市规划 公共空间 视觉大数据 深度学习
韩龙玫 沈莉芳 卿粼波 熊珊珊 季珂
成都市规划设计研究院 四川大学电子信息学院
国内会议
重庆
中文
1-11
2019-10-19（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）