论文摘要
基于人工智能技术,以量化和数据分析的方法重新挖掘城市肌理的内涵,以北京、上海、广州等十个城市的肌理数据为例,分别采用图像降维、k-means聚类、卷积神经网络分类以及机器学习等方法,建立城市图像识别和评价体系,最终得出,在现有评价体系内,经济总分值、软经济总分值、环境分值以及卫生分值与城市肌理的识别结果相关性最大,其中,环境分值与卫生分值的相关符合城市研究学者的通常认知,而经济总分值与软经济总分值的计算结果则说明城市建筑规划及其布局与城市的经济情况存在隐藏的相关性,也证明了基于图像识别的人工智能挖掘城市信息并评价的必要性。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 姚佳伟,黄辰宇,刘鹏坤,张永明
关键词: 城市肌理,人工智能,机器学习,城市评价
来源: 住宅科技 2019年11期
年度: 2019
分类: 工程科技Ⅱ辑
专业: 建筑科学与工程
单位: 同济大学建筑与城市规划学院,西安建筑科技大学,重庆大学土木工程学院,同济大学中德工程学院
基金: 上海市青年科技英才扬帆计划资助项目（编号：19YF1451000）,上海市城市更新及其空间优化技术重点实验室开放课题（编号：201810101）
分类号: TU984
DOI: 10.13626/j.cnki.hs.2019.11.002
页码: 9-14
总页数: 6
文件大小: 3069K
下载量: 250
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