【摘 要】
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伴随着市民慢行需求的不断增长，在国家的大力倡导下，城市慢行系统建设得到迅速发展。而现有关于城市慢行系统的研究中，针对道路视觉特征与骑行流量的相关性研究较少，骑行道路的建设预评价缺乏科学的数据支撑。以北京市海淀区5类可供骑行的市政道路为研究对象，基于全景静态图数据，结合深度学习方法对道路的绿景指数、街道开敞度、建筑比及界面围合度4项视觉特征进行量化，并利用开源运动数据Heatmap获取道路对应的骑行
【基金项目】
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国家自然科学基金面上项目（编号32071833）； 中央高校基本科研业务费（编号2021BLRD25）共同资助；
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伴随着市民慢行需求的不断增长，在国家的大力倡导下，城市慢行系统建设得到迅速发展。而现有关于城市慢行系统的研究中，针对道路视觉特征与骑行流量的相关性研究较少，骑行道路的建设预评价缺乏科学的数据支撑。以北京市海淀区5类可供骑行的市政道路为研究对象，基于全景静态图数据，结合深度学习方法对道路的绿景指数、街道开敞度、建筑比及界面围合度4项视觉特征进行量化，并利用开源运动数据Heatmap获取道路对应的骑行流量，对视觉特征与骑行流量之间的关系展开相关性研究。研究发现：在各类道路中，绿景指数与建筑比均与骑行流量呈正相关，而随市政道路级别升高，街道开敞度则与骑行流量由正相关逐渐转为负相关。研究结果可以为基于骑行使用的道路建设或改造及相关绿道规划设计提供依据。
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