【摘 要】
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在城市街道空间设计工作中,如何采用综合、快速、精准的慢行品质测度方法,指导城市街道科学更新及改造,是该领域研究人员一直关注的重要方向。以广州市为例,依托街景图像、POI等多源大数据的量化分析方法,构建一套完整的街道空间要素测度指标体系,并针对不同类型街道开展评价模型训练,实现多维度、高精度的街道品质测度与典型街道特征解析,继而为街道品质提升提供可实施的改善方向。
【机 构】
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深圳市城市交通规划设计研究中心有限公司
【基金项目】
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国家重点研发计划-支撑开放生态搭建的城市交通大数据智能计算云平台与应用示范(2018YFB1601105);
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在城市街道空间设计工作中,如何采用综合、快速、精准的慢行品质测度方法,指导城市街道科学更新及改造,是该领域研究人员一直关注的重要方向。以广州市为例,依托街景图像、POI等多源大数据的量化分析方法,构建一套完整的街道空间要素测度指标体系,并针对不同类型街道开展评价模型训练,实现多维度、高精度的街道品质测度与典型街道特征解析,继而为街道品质提升提供可实施的改善方向。
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