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【目的】针对街景图像在绿视率计量研究中的使用做出了说明,综合研究现状,对不同的绿视率数据获取方法和计算方法进行了介绍。【方法】对比了传统方法和利用算法模型(PSPNet或SegNet)的自动化方法,阐述了传统方法存在效率低、损耗大、精确度低等不足,而自动化方法有效的解决了这些问题。【结果】基于卷积神经网络模型的图像语义分割,使街景图片的处理与分析变得更为简便,但自动化方法仍有不足之处需要完善。【结论】文章指出利用机器学习来处理数据问题是未来研究发展的新趋势,预测融合机器学习和遥感技术的街景图像自动化