一种基于VR结合眼动跟踪的城市风貌特征识别的方法与流程

本发明涉及城市设计规划，尤其是涉及一种基于vr结合眼动跟踪的城市风貌特征识别的方法。

背景技术：

在当前宣扬城市文化的大背景下，为了突出城市地域风貌特色，许多城市常将具有一定城市地域文化代表的旧城或历史街区进行整治和修复，使得本地居民和外地游客均能享受到浓郁的城市地方文化与现代生活相融合所带来的乐趣。城市风貌识别是开展城市风貌保护及塑造工作的重要基础，科学、系统和精确的城市风貌识别需要以人为本为中心，从多元视角了解不同文化背景人群对于城市风貌的感知，找出不同文化人群对建筑风貌特征感知的规律，进而在特定城市风貌规划区内科学地搭配不同类型比例的风貌要素进行系统营造和保护。同时当下vr和眼动跟踪技术的迅猛发展为城市空间模拟和交互研究提供了新的机遇，两种技术结合应用可快速、全面和精确地了解体验者对于城市风貌的视觉和心理感知，可为城市风貌识别保护提供广阔的发展空间。

现有的城市规划理论中对于建筑风貌的识别阐释仅限于基本原则的论述，传统的风貌保护设计过分依赖于规划人员主观判断，缺乏以人为本对城市风貌的精准识别的技术操作方法。在城市空间风貌研究方面，王建国等(王建国，高源，胡明星.基于高层建筑管控的南京老城空间形态优化[j]，城市规划，2005，1：45-51)的研究中，利用gis技术对城市建筑空间形态进行较为系统的梳理和优化，但仅对南京老城景观节点部分进行分级评价和简要的理论阐述，未对具体的建筑风貌进行深入的研究。而在实际操作中，目前城市空间视觉研究较多的是对城市空间中的视线、视域的计算控制，并没有从人群眼球运动的深度视觉数据出发对建筑风貌要素权重提出具体的识别依据和方法。目前国内有少量涉及建筑风貌的研究论文，例如周钰等(周钰，张玉坤，苑思楠.街道界面心理认知的量化研究，建筑学报，2012，s2：126-129)引入心理物理学及空间知觉理论，建立了“界面密度”与“贴线率”相结合的参数量化方法，对街道的界面的形态轮廓进行判断。但是仍存在以下问题：一是该方法只能判断街道界面的轮廓变化情况，不能对具体的建筑风貌要素做出判断；二是论文中通过理想模型进行视觉分析，忽略了城市风貌是一个有机的整体，而将街道界面轮廓单独抽离出来进行研究，仅从界面轮廓变化系数角度分析，不能全面解决实际问题；三是实验场景通过佩戴传统的立体眼镜观看屏幕投影进行模拟，缺乏真实的沉浸感，实验方法通过单一的调查问卷数据，对于人的深层眼动视觉数据的挖掘为零，该方法简陋而不具有实用性。

技术实现要素：

本发明的目的在于克服现有技术存在的上述缺点，提供在城市规划设计中识别城市风貌要素，通过建立城市在地建筑风貌案例库、理论分析、实验数据采集、数据公式分析、实际矫正等手段，精确识别城市风貌要素的权重关系，依靠要素分类簇群的数值为基准，动态平衡城市风貌控制区内的各类风貌要素的控制比例，科学系统地指导城市风貌规划设计和保护的一种基于vr结合眼动跟踪的城市风貌特征识别的方法。

本发明包括以下步骤：

1)建立当地城市风貌特征要素案例库；

在步骤1)中，所述建立当地城市风貌特征要素案例库的具体方法可为：根据自动化网络爬虫程序webspider抓取当地城市风貌网络兴趣点(pointofinterest)大数据，并综合当地城市规划与建筑领域的专家认定的当地城市最具有代表性风貌区的意见，选取当地城市最具有典型风貌代表的历史文化街区一处，对当地城市风貌特征进行筛选和归类，用于建立当地城市风貌特征要素案例库。

2)构建既还原真实街巷风貌，又带有风貌构件编码信息的虚拟现实vr城市风貌场景；

在步骤2)中，所述构建既还原真实街巷风貌，又带有精确编码信息的虚拟现实vr城市风貌场景的具体方法可为：首先通过无人机航空倾斜测量、手持地面gps姿态相机测量、车载地面激光雷达点云测量数据导入三维实景建模软件进行空地一体实景渲染建模，实现多源现实数据的有机融合；然后将实景模型进行单体化和编码化处理，根据步骤1)建立当地城市风貌特征要素案例库，将城市风貌场景界面mesh模型将其替换为具有单体构件信息的bim模型或3dmax模型；最后将生成三维模型中的风貌要素构件逐一进行编码，并导入unrealengine4虚拟引擎，构建带有三维编码风貌要素信息的虚拟现实vr城市场景；所述三维实景建模软件包括contextcapture、pix4dmapper、photoscan、photomesh等；

3)利用vr和眼动跟踪技术对样本进行深度视觉分析；

在步骤3)中，所述利用vr和眼动跟踪技术对样本进行深度视觉分析的具体方法可为：在沉浸式vr头盔中植入红外眼动跟踪aglass模块，利用unreal-aglass插件程序将vr头盔空间姿态与眼动数据进行融合，在视觉关注度数据采集上，模拟人眼水平和垂直视角与视觉清晰度变化的关系，将眼睛看成为一个点光源，而视线则被看成是由此发射出去的锥形光线，所述锥形光线的中间光粒子能量高于边缘的光粒子能量，当锥形光线照到的具有空间编码信息的风貌要素模型构件时，通过能量值的累加，可智能地在风貌要素模型表面生成直观的三维视觉关注热力图，当能量数值高于平均值3倍时，表示该风貌要素被重点关注，当能量数值介于平均值1～3倍时，表示该风貌要素被一般关注。

在样本数据获取时，首先随机选取一定数量的样本进行vr眼球运动跟踪适配和vr环境适应性体验；填写个人基本信息表，用于后期的人群样本数据分类，明确介绍此次vr体验的任务：寻找当地最具有代表性风貌特征要素；然后进行城市风貌的沉浸式vr体验，时长统一控制在2～3min，通过监控端实时观察体验者的眼动和身体运动的规律和异常特殊情况，并利用广角摄像机记录体验者的现场感受，实验后对实验过程进行回顾核对，及时对实验样本数据进行修正和补充，提高深度视觉感知数据的精度。

4)对样本进行大数据分析，识别风貌特征要素的权重关系和分类；

在步骤4)中，所述对样本进行大数据分析，识别风貌特征要素的权重关系和分类的具体方法可为：以人为本为中心，利用眼动数据和空间行为数据找出不同人群关注风貌特征的相似和差异；通过调查问卷，了解实验者对当地文化的熟悉程度的不同，将实验人群划分为若干类，如：本地居民人群、对当地文化有了解的人群、对本地文化不了解的外来人群(见图3，人群样本)，根据各人群对风貌特征要素关注度的不同，由此精确地找出当地城市的基本风貌特征要素、初步风貌特征要素、提升风貌特征要素和原生风貌特征要素的簇群，以及各类风貌特征要素的权重关系；风貌特征要素簇群如下：

(1)基本风貌特征要素簇群，是所有样本人群都关注的风貌特征，即：本地居民人群+对本地文化有所了解的人群+对本地文化不了解的人群共同关注的风貌特征；

(2)原生风貌特征要素簇群，是本地居民人群所关注的风貌特征；

(3)提升风貌特征要素簇群，是对本地文化有所了解的人群所关注的风貌特征；

(4)初步风貌特征要素簇群，是对本文不了解的外来人群所关注的风貌特征。

5)根据典型风貌区获取的街巷风貌特征要素的分类和权重关系为基准，对各级保护区中的现状风貌情况进行综合评测，根据风貌区实际保护要求，当发现某类型风貌要素情况偏离基准值时，有针对性对当地各级风貌保护区提出动态控制建议。

各级风貌保护区内风貌综合测评感知值测评方法如下：首先构建各级风貌区典型vr数字城市场景，选取一定量样本对各级保护区风貌现状进行感知测评，当其风貌综合感知值在合理的范围内时，表示其风貌发展情况正常，当大于上限值时，表示风貌情况良好，当小于下限值时，则表示风貌情况不佳，可详细比对各类风貌要素的得分情况，及时精确找出风貌问题所在，提出有针对性的建议。

风貌综合测评感知值y参考范围如下：

在风貌保护核心区y∈(0.8～1.0)

在风貌保护缓冲区y∈(0.6～0.8)

在风貌保护协调发展区y∈(0.4～0.6)

其中，风貌综合感知值y，具体计算方法如下：

y＝b0+∑bxnykz

式中，

b0,b1,...,bx：各风貌特征要素的权重因子，其中，x＝(0,1,2,3,4，……)

n0,n1,...,ny：不同人群的关注度，其中，y＝(0,1,2,3,4，……)

k0,k1,...,kz:不同类型风貌要素的贡献度，其中，k＝(0,1,2,3,4，……)。

各级风貌保护区提出动态控制建议框架为：在所有风貌保护区中，为了促成城市整体风貌的形成，均要重视基本风貌要素的应用，这些要素是大家都认可的当地风貌要素，只有大量的重复采用，才能建立对城市风貌的统一背景，促成城市风貌整体意象的形成；在风貌核心区重视原生性要素的控制；在风貌缓冲区中重视提升性风貌要素的控制，在风貌协调发展区则重视初步的风貌要素的采用。

本发明是利用数字技术从感知城市和认知城市，到挖掘和发展城市风貌的新方法。通过在vr城市环境中不同人群眼动跟踪数据的定量可视化分析，揭示不同文化人群深度视觉数据与城市城市风貌的内在关系，建立城市街巷风貌特征的深度识别机制，进而利用大数据找出不同文化人群对建筑风貌特征感知的规律，然后找出各风貌要素的分类和权重关系，最后在城市各级风貌规划控制区内科学地搭配不同类型比例的风貌要素进行系统控制。它强调以人为本，重视当地文化在城市风貌设计的体现，满足对城市风貌特征进行客观科学的识别和保护。本发明可有效减少过分依赖设计者的主观判断，杜绝城市风貌设计的简单化和片面化，让城市设计中的风貌管理保护有据可依，并结合城市实际功能区进行具体计算、设计保护，保证城市风貌设计的科学化和系统化，推动前沿数字技术在城市设计领域的应用。

附图说明

图1为三维眼动数据采集整合流程图。

图2为vr结合眼动模拟人眼视觉感知示意图。

图3为人群样本与风貌特征要素识别和风貌保护拓扑关系图。在图3中，n1、n2、n3……：具有不同文化背景的人群；i0：基本风貌特征要素，i1、i2、i3……：不同风貌特征分类要素；a：风貌保护核心区、b：风貌保护缓冲区、c：风貌协调发展区。

图4为香港路街巷风貌特征要素关注度分析。

图5为不同文化背景人群对香港路街巷风貌要素感知的分类和权重分析。

图6为漳州古城各级风貌保护区规划图。

具体实施方式

以下实施例将结合附图对本发明作进一步的说明。

本发明实施例包括以下步骤：

1)建立当地城市风貌特征要素案例库，具体方法为：根据自动化网络爬虫程序webspider抓取当地城市风貌网络兴趣点(pointofinterest)大数据，并综合当地城市规划与建筑领域的专家认定的当地城市最具有代表性风貌区的意见，选取当地城市最具有典型风貌代表的历史文化街区一处，对当地城市风貌特征进行筛选和归类，用于建立当地城市风貌特征要素案例库。

2)构建既还原真实街巷风貌，又带有精确编码信息的虚拟现实vr城市风貌场景，具体方法为：首先通过无人机航空倾斜测量、手持地面gps姿态相机测量、车载地面激光雷达点云测量数据导入三维实景建模软件(例如：contextcapture、pix4dmapper、photoscan、photomesh等进行空地一体实景渲染建模，实现多源现实数据的有机融合；然后将实景模型进后将实景模型进行单体化和编码化处理，根据步骤1)建立当地城市风貌特征要素案例库，将城市风貌场景界面mesh模型将其替换为具有单体构件信息的bim模型或3dmax模型；最后将生成三维模型中的风貌要素构件逐一进行编码，并导入unrealengine4虚拟引擎，构建带有三维编码风貌要素信息的虚拟现实vr城市场景。

3)利用vr和眼动跟踪技术对样本进行深度视觉分析，具体方法为：在沉浸式vr头盔中植入高灵敏红外眼动跟踪aglass模块，利用unreal-aglass插件程序将vr头盔空间姿态与眼动数据进行融合(如图1)，在视觉关注度数据采集上，模拟人眼水平和垂直视角与视觉清晰度变化的关系，将眼睛看成为一个点光源，而视线则被看成是由此发射出去的锥形光线，所述锥形光线的中间光粒子能量高于边缘的光粒子能量(如图2)，当锥形光线照到的具有空间编码信息的风貌要素模型构件时，通过能量值的累加，可智能地在模型表面生成直观的三维视觉关注热力图，当能量数值高于平均值3倍时，表示该风貌要素被重点关注，当能量数值介于平均值1～3倍时，表示该风貌要素被一般关注。

在样本数据获取时，首先随机选取一定数量的样本进行vr眼球运动跟踪适配和vr环境适应性体验；填写个人基本信息表，用于后期的样本数据分类，明确介绍此次vr体验的任务：寻找当地最具有代表性风貌特征要素；然后进行城市风貌的沉浸式vr体验，时长统一控制在2～3min，通过监控端实时观察体验者的眼动和身体运动的规律和异常特殊情况，并利用广角摄像机记录体验者的现场感受，实验后对实验过程进行回顾核对，及时对实验样本数据进行修正和补充，提高深度视觉感知数据的精度。

4)对样本进行大数据分析，识别风貌特征要素的权重关系和分类，具体方法为：以人为本为中心，利用眼动数据和空间行为数据找出不同人群关注风貌特征的相似和差异；通过调查问卷，了解实验者对当地文化的熟悉程度的不同，将实验人群划分为若干类，如：本地居民人群、对当地文化有了解的人群、对本地文化不了解的外来人群(见图3，人群样本)，根据各人群对风貌特征要素关注度的不同，由此精确地找出当地城市的风貌基本要素、初步要素、提升要素和原真性要素的簇群，以及各类风貌特征要素的权重关系。参见图3，风貌特征要素簇群如下：

(1)基本风貌特征要素簇群，是所有样本人群都关注的风貌特征类型，即：本地居民人群+本地文化有所了解的人群+本地文化有所了解的人群共同关注的风貌特征；

(2)原生风貌特征要素簇群，是本地居民人群所关注的风貌特征；

(3)提升风貌特征要素簇群，是对本地文化有所了解的人群所关注的风貌特征；

(4)初步风貌特征要素簇群，是对本文不太了解的外来人群所关注的风貌特征。

5)根据典型风貌区获取的街巷风貌特征要素的分类和权重关系为基准，对各级保护区中的各类现状风貌发展情况进行综合评测，根据风貌区实际保护要求，当发现某类型风貌要素情况偏离基准值时，有针对性对当地各级风貌保护区提出动态控制建议。

参见图3，各级风貌保护区内风貌综合测评感知值测评方法如下：首先构建各级风貌区典型vr数字城市场景，选取一定量样本对各级保护区风貌现状进行感知测评，当其风貌综合感知值在合理的范围内时，表示其风貌发展情况正常，当大于上限值时，表示风貌情况良好，当小于下限值时，则表示风貌情况不佳，可详细比对各类风貌要素的得分情况，及时精确找出风貌问题所在，提出有针对性的建议。

风貌综合测评感知值y参考范围如下：

在风貌保护核心区y∈(0.8～1.0)

在风貌保护缓冲区y∈(0.6～0.8)

在风貌保护协调发展区y∈(0.4～0.6)

其中，风貌综合感知值y，具体计算方法如下：

y＝b0+∑bxnyk2

式中，b0,b1,...,bx：各风貌特征要素的权重因子，其中，x＝(0,1,2,3,4，……)

n0,n1...ny：不同人群的关注度，其中，y＝(0,1,2,3,4，……)

k0,k1...kz:不同类型风貌要素的贡献度，其中，k＝(0,1,2,3,4，……)。

各级风貌保护区提出动态控制建议框架为：在所有风貌保护区中，为了促成城市整体风貌的形成，均要重视基本风貌要素的应用，这些要素是大家都认可的当地风貌要素，只有大量的重复采用，才能建立对城市风貌的统一背景，促成城市风貌整体意象的形成；在风貌核心区重视原生性要素的控制；在风貌缓冲区中重视提升性风貌要素的控制，在风貌协调发展区则重视初步的风貌要素的采用。

以下给出具体实施例。本实施例以漳州古城为例，对古城的街巷风貌特征进行识别和风貌区分级保护控制，具体过程为：

第一步：综合网络爬虫数据和专家调查问卷意见，选取漳州古城香港路片段为当地城市风貌特征典型代表案例，并将典型闽南街巷风貌要素纳入案例库。

第二步：对香港路片段进行空地一体实景建模，然后进行模型轻量化和单体化处理，构建带有精确要素对象编码信息的vr香港路场景。

第三步：随机选取150人作为样本进行香港路vr体验，获取深度视觉数据。

为了直观表达关注情况，将背景统一为灰色。黑色代表被重点关注，如：红砖、灯笼、柱廊、斗拱、广告等风貌要素受到了重点关注。深灰色代表被一般关注：如：屋檐、门窗、家具等要素受到一般的关注。体验后及时核对和修正体验数据，以及口述补充如：空间尺度、材料肌理、要素比例等感知数据(如图4)。

第四步：根据不同闽南文化背景人群的眼动跟踪数据和空间行为数据，识别香港路的风貌特征要素的簇群分类和权重关系(如图5)。

(1)在基本风貌要素库中，可看到：砖、柱廊和牌坊等这类要素被识别。这是大家普遍关注，最明显的风貌要素类型。

(2)在原真性要素库中，特色门窗、檐口、空间尺度、材料肌理、要素比例等要素被识别，这是对当地文化非常熟悉的本地人，所关注的风貌要素。

(3)在提升风貌要素库中，一些对联、广告等文化要素被识别，这是对当地文化有一定了解人士所关注的风貌要素。

(4)在初步风貌要素库中，看到一些怀旧生活小物件被识别，这是普通外地游客所关注的一般的风貌类型。

第五步：对漳州古城三级风貌保护区进行测评和提出动态保护控制建议。

a线范围内为古城核心风貌保护区，b线范围为外古城风貌缓冲保护区，c线范围为古城风貌协调发展保护区(如图6)。在漳州古城的风貌保护中，根据核心区香港路典型风貌特征识别分类和权重关系为基准，动态对现状三级风貌保护区分别进行感知测评，发现存在的问题，并对不同层级的风貌保护区提出的最佳各类风貌要素组合搭配建议，指导建筑风貌保护设计与控制(各层级街巷风貌区现状及动态保护控制建议见表1)。

表1

对古城风貌核心保护区进行感知评测，测得核心区的现状风貌感知值y为0.9，在标准控制范围内(0.8～1.0)，反映古城的核心区风貌整体保护情况良好，从风貌分项要素感知得分情况来看，除初步风貌要素数值偏低外，其余项均在合理的数值范围区间，故只需加强一级初步风貌要素的引导即可。

对古城风貌缓冲保护区进行感知评测，测得缓冲区的现状风貌感知值y为0.62，靠近最低标准值范围的下限(0.6～0.8)，反映古城缓冲区风貌整体保护情况正常，从风貌分项要素感知得分情况来看，原生风貌要素和提升风貌要素数值偏低。因此，建议适当加强原生风貌要素控制，建议视觉关注度高的建筑重点部位进行重点设计和施工，建议建筑构件风貌、材料、工法与闽南传统建筑一致，并希望保护工作能有传统工匠参与施工；同时，重视提升风貌要素的引导，利用对联、广告和文化性装饰等要素用于提升街巷的文化氛围。根据计算如果能按照保护建议实施，可使得控制后风貌综合感知值达到0.75，使得风貌缓冲保护达到良好的水平。

对古城风貌协调发展区进行感知评测，测得协调发展区的现状风貌感知值y为0.38，低于最低标准值范围的下限(0.4～0.6)，反映古城缓冲区风貌整体保护情况较差，从风貌分项要素感知得分情况来看，基本风貌要素和初步风貌要素感知值偏低。因此，建议提高基本风貌要素的比重，如砖、柱廊和木斗拱等要素的使用；同时要重视初步的风貌要素的采用，如利用一些怀旧场景和小品用于衬托怀旧的古城氛围。根据计算如果能按照保护建议实施，可使得控制后风貌综合感知值达到0.51，使得风貌协调发展保护达到正常水平。

本发明属于城市设计规划技术领域，涉及一种基于vr结合眼动跟踪技术的城市风貌特征识别和保护方法。通过在vr城市环境中不同人群眼动跟踪数据的定量可视化分析，揭示不同文化人群深度视觉数据与城市城市风貌的内在关系，建立其城市街巷风貌特征的深度识别机制，进而利用大数据找出不同文化人群对建筑风貌要素感知的规律，然后找出各风貌要素的分类和权重关系，最后在城市各级风貌规划控制区内科学地搭配不同类型比例的风貌要素进行风貌的系统控制与引导。本发明是一种从感知城市、认知城市，到挖掘和发展城市风貌的新方法，它强调以人为本，重视当地文化在城市风貌设计的体现，满足对城市风貌特征进行客观科学的识别和保护。本发明可有效减少过分依赖设计者的主观判断，杜绝城市风貌设计的简单化和片面化，让城市设计中的风貌管理保护有据可依，并结合城市实际功能区进行具体计算、设计保护，保证城市风貌设计的科学化和系统化，推动前沿数字技术在城市设计领域的应用。