基于街景图像的城市街道空间安全感知评价

摘要：快速城市化进程中，部分城市景观催生出不安全与压抑等负面感知，亟需建立一套精细化、快速的城市街道空间安全感知评价模型。因此，本文利用图像语义分割技术从街景图像中提取视觉要素，使用人机对抗性评分框架，将深度学习和迭代反馈与推荐分数相结合，可以高效地评估城市的当地城市安全感知评分。本文进一步探讨了城市安全感知与用地性质之间的关系。研究结果表明，住宅、商业用地被认为更安全，工矿用地、公园绿地安全感知较低。提倡将安全感知纳入城市规划，以支持决策和评估正在进行的规划过程。

• 作者: 魏俊添星 马雪梅
• 出处: 《建筑实践》 2023年23期
• 关键词: 街景图像 机器学习 安全感知 图像语义分割 人机对抗
• 分类: [建筑科学][]