【摘 要】
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城市街道不仅是人类活动的集聚地,也是居民与城市建成环境发生社会交互的主要界面。因此,加深对于城市街道景观的了解在城市研究工作中至关重要。街道图像获取性的大大提高为
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城市街道不仅是人类活动的集聚地,也是居民与城市建成环境发生社会交互的主要界面。因此,加深对于城市街道景观的了解在城市研究工作中至关重要。街道图像获取性的大大提高为城市景观研究提供了新的机遇,也提高了街道景观研究与分析的准确性与多样性。本研究基于街道图像,呈现了新近研发的深度卷积神经网络在景观分析中的应用。利用经过训练的深度卷积神经网络模型,我们能够准确地从街道图像中识别出不同的城市特征。根据图像分割技术处理结果,我们进一步测算出了马萨诸塞州剑桥市的街道绿化空间分布情况,并对街谷开阔程度进行了量化分析。诸如上述人工智能与大规模采集的街道图像的结合,将为世界范围内的城市景观研究提供全新的视角。
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