街景影像与深度学习在规划行业的应用

#人工智能在规划行业的应用# 街景影像是感知城市物质空间的一种新型地理大数据。近年来，以深度学习和计算机视觉为代表的人工智能技术不断发展，为挖掘街景语义信息、理解和定量表达场所物质空间提供了强有力的支持。今天为大家推荐基于街景图片与深度学习技术在规划行业的三个应用，分别是： 应用1：利用街景图片计算绿视率测度街道绿化品质 应用2：基于街景技术的城市色彩评价 应用3：利用街景数据进行街道空间品质综合评价 详细介绍如下： 关于街景影像 街景影像是感知城市物质环境的一种新型地理大数据。这种数据以人的视角详尽描绘了城市的可视环境，同时也隐性地表达了可视环境背后有关城市功能、社会经济和人类活动的信息。 广义的街景影像包含了街景图片、社交媒体照片等数据。 街景图片是指谷歌地图(Google Maps)、百度地图、腾讯地图等地图服务商利用街景车沿城市路网遍历拍摄采集获取的图片。图1展示了全景视角的街景图片和对应的多张自然视角的街景图片。 社交媒体照片是指在社交媒体平台上用户分享的、拍摄城市室内外景观的众包照片，此类平台包括新浪微博、Twitter、微信等主流社交媒体，也包含Flickr、Panoramio等摄影爱好者、旅游爱好者的分享平台。 街景图片一般只覆盖街道内部的物质空间，作为补充社交媒体照片可以对街区内部街景车不可达的空间进行描述，例如公园和校园等。 应用1：利用街景图片计算绿视率测度街道绿化品质 “绿视率……