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申请/专利权人：同济大学

摘要：本发明提出了一种基于街景数据的城市绅士化空间的识别方法，该方法基于街景数据，通过计算机视觉技术与回归模型实现城市绅士化空间智能识别。该方法强调利用街景数据与图像分析技术，对大尺度城市空间展开定量评价，有利于城市更新的现状调研和方案编制工作。同时，该方法基于大数据实行，具有复用性强、操作效率高的特点，可用于搭建城市空间绅士化智能识别平台，实现即时、持续、定位准确的城市空间绅士化监测和评价。

主权项：1.一种基于街景数据的城市绅士化空间的识别方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：获取目标城市空间内所有街景采样点i的延时街景对ti，即两个时间截面的街景图像，分别为前置街景和后置街景所述前置街景的记录时间早于后置街景如公式1； 步骤2：随机选取部分采样点作为样本采样点；步骤3：对步骤2选取的各样本采样点的街景图像对进行绅士化的人工识别，对符合条件的延时街景对ti赋予绅士化标签yti；步骤4：对步骤2选取的各样本采样点的街景图像对分别进行语义分割，识别出每张图像中的多种建筑要素的像素占比；进入步骤5；步骤5：基于步骤4中的多种建筑要素及像素占比，构建并计算7个指标作为绅士化空间判断依据，其中：指标一为界面围合度X1，指标二为机动化程度X2，指标三为慢行友好性X3，指标四为设施投资水平X4，指标五为绿视率X5，指标六为草地覆盖率X6，指标七为街道开敞度X7：进入步骤6；步骤6：根据步骤5中的7个指标，计算每个样本采样点的延时街景图对的7个指标的变化量，分别为：界面围合度变化量机动化程度变化量为慢行友好性变化量为设施投资水平变化量为绿视率变化量为草地覆盖率变化量为街道开敞度变化量为进入步骤7；步骤7：构建二元logistic回归模型：基于样本采样点的延时街景对在步骤3中确定的绅士化标签和在步骤6中确定的7个指标的变化量，以为自变量，以yti为因变量，进行二元logistic回归，得到回归模型： 式中，Pi表示yti取值为1的概率，1-Pi表示yti取值为0的概率；b,k1,k2,k3,k4,k5,k6,k7为模型参数；进入步骤8；步骤8：使用步骤4到步骤6中的语义分割、指标及指标变化量计算方法，以及步骤7中的回归模型，完成城市尺度所有采样点i的延时街景对ti的绅士化属性Yti的预测；进入步骤9；步骤9：输入城市中各个街区，计算绅士化属性为1的采样点占所有采样点的比例，判断街区是否绅士化。

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百度查询： 同济大学 一种基于街景数据的城市绅士化空间的识别方法