【摘 要】
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为寻求利用街景数据从人本尺度进行街道空间品质评价的思路方法,研究通过构建步行安全性、街道舒适性、空间交往性三大评价指标,利用基于深度学习的全卷积神经网络进行街景图片语义分割,以兰州市城关区街道空间为例进行实证研究.结果表明:1)街道客观空间品质方面:城关区街道空间绿视率以较低水平及低水平分布为主,整体上街道绿视率低;大部分开敞度高的街道绿视率低;街道空间开敞度、绿视率与城市功能相关,以市民活动为主要功能的街道开敞度、绿视率更高.2)街道空间人群感知效应方面:市民经常活动的地方街道空间步行较为安全且具有更高
【机 构】
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兰州交通大学 建筑与城市规划学院,兰州 730070
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为寻求利用街景数据从人本尺度进行街道空间品质评价的思路方法,研究通过构建步行安全性、街道舒适性、空间交往性三大评价指标,利用基于深度学习的全卷积神经网络进行街景图片语义分割,以兰州市城关区街道空间为例进行实证研究.结果表明:1)街道客观空间品质方面:城关区街道空间绿视率以较低水平及低水平分布为主,整体上街道绿视率低;大部分开敞度高的街道绿视率低;街道空间开敞度、绿视率与城市功能相关,以市民活动为主要功能的街道开敞度、绿视率更高.2)街道空间人群感知效应方面:市民经常活动的地方街道空间步行较为安全且具有更高的空间舒适性;街道综合品质评价结果的空间分布与空间交往性、街道舒适性具有高度一致性;兰州市城关区街道空间综合品质较低,具有较大提升空间;兰州市火车站街道空间品质水平居中,具有较好的提升潜力.
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