基于图像深度学习的街区更新后评估方法研究 ——以北京什刹海街区为例

摘要：

随着大数据技术和信息工具的发展,网络数据成为越来越多的使用后评估研究的依据,机器学习等技术也在研究中发挥越来越大的推动作用.文章结合线上街景图像数据和深度学习技术,通过对街景元素和感性评价值的关系构建,提出对街区更新的使用后评估方法,并以什刹海历史街区为例进行应用;以热力图和基于街景照片的问卷调查,对评估结论进行检验,从而确定该评估方法的可靠性;同时总结基于线上图像的街区更新后评估的意义,探讨可进行拓展的相关研究,提出进一步深化和完善该方法的路径.

关键词：深度学习、街区更新、使用后评估、图像语义分割、北京什刹海

分类号：TU984.11+4(地下建筑)

资助基金：国家自然科学基金;国家自然科学基金

在线出版日期：2022-07-05（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：5-8