一种街道空间品质测度与步行感知关联性分析方法及系统

本发明属于城市规划，尤其涉及一种街道空间品质测度与步行感知关联性分析方法及系统。

背景技术：

1、本部分的陈述仅仅是提供了与本发明相关的背景技术信息，不必然构成在先技术。

2、在城市微更新背景下，对城市物质空间的建设和改造越来越强调以人为本的理念，倡导以人的尺度、从人的视角出发做设计，而历史街道作为城市宝贵的历史文化资源，其微更新和微改造却少有和主观的空间感知结合在一起，进行统筹研究和规划设计，导致普遍历史街区和历史街道仅以商业入驻和炫目的软装作为卖点吸引人群驻足、拍照或消费，往往忽略了对发掘历史街道特点、保护历史街道本色的研究和实践。

3、大数据时代的到来和深度学习的不断应用，使得越来越多的研究借用大规模街景图像作为描述城市空间形态的载体，通过对图像主观评价打分、语义分割甚至建立空间模型虚拟现实评价等方法来评价城市街道空间形态。但往往缺少与主观的感知相联系，只能得出人群整体的选择偏好与建成环境要素的关系，并不能反映出具体环境要素与人群多种感知的深刻关联。

技术实现思路

1、为了解决上述背景技术中存在的至少一项技术问题，本发明提供一种街道空间品质测度与步行感知关联性分析方法及系统，其通过客观的语义分割和统计计数等客观测度，在对街道空间品质进行描述的同时，结合行人的步行感知进行关联性分析，得出对行人步行感知有重要影响的具体物质空间要素，对于指导历史街道空间的微更新有重要的参考作用，弥补了街道空间研究中对行人感知普遍忽略的缺陷。

2、为了实现上述目的，本发明采用如下技术方案：

3、本发明的第一个方面提供一种街道空间品质测度与步行感知关联性分析方法，包括如下步骤：

4、获取街景图像数据；

5、对街景图像数据进行语义分割，得到街景图像中各要素的占比；

6、结合街景图像中各要素的占比和对应街段的行人步行感知指标级别进行关联性分析，具体包括：

7、通过spss进行街景图像中各要素和行人步行感知指标间的相关性分析，得到不同要素与感知指标间的对应关系，基于不同要素与感知指标间的对应关系，计算影响步行感知的各要素的临界值；

8、基于影响步行感知的各要素的临界值，得到该街道空间布局的优化设计方案。

9、进一步地，行人步行感知指标类别的获取方法为：

10、获取问卷调查数据；

11、基于问卷调查数据，提取各项感知指标的分值；

12、将各项感知指标的分值和设定的梯度范围进行比较，得到不同感知指标的级别。

13、进一步地，所述通过spss进行街景图像中各要素和行人步行感知指标间的相关性分析，得到不同要素与感知指标间的对应关系，包括：

14、将各项感知指标的分值作为因变量，对应的街景要素作为自变量，采用斯皮尔曼相关系数，对因变量之间以及因变量与自变量之间的关系进行分析，得到街景要素与感知指标间的相关性，若斯皮尔曼相关系数为负数，街景要素与感知指标间为负相关，若斯皮尔曼相关系数为正数，街景要素与感知指标间为正相关。

15、进一步地，获取街景图像数据后，对街景图像数据进行标注和数据集格式转换。

16、进一步地，在获取街景图像数据之前，所述方法还包括：

17、从多维度选取与街道空间布局相关的特征要素，基于对应的特征要素构建客观指标测度框架和步行感知指标框架；

18、基于客观指标测度框架，获取街景图像数据；

19、基于步行感知指标框架，获取问卷调查数据。

20、进一步地，所述对街景图像数据进行语义分割，得到街景图像中各要素的占比中，利用deeplabv3的学习库，采用余弦退火学习率的调整器，对街景图像数据进行多次深度学习，深度学习过程中通过visdom可视化得到训练迭代图。

21、进一步地，所述基于不同要素与感知指标间的对应关系，计算影响步行感知的各要素的临界值时，采用一元线性回归方程计算。

22、本发明的第二个方面提供一种街道空间品质测度与步行感知关联性分析系统，包括：

23、数据获取模块，其用于获取街景图像数据；

24、语义分割模块，其用于对街景图像数据进行语义分割，得到街景图像中各要素的占比；

25、关联性分析模块，其用于结合街景图像中各要素的占比和对应街段的行人步行感知指标级别进行关联性分析，具体包括：

26、通过spss进行街景图像中各要素和行人步行感知指标间的相关性分析，得到不同要素与感知指标间的对应关系，基于不同要素与感知指标间的对应关系，计算影响步行感知的各要素的临界值；

27、方案生成模块，其用于基于影响步行感知的各要素的临界值，得到该街道空间布局的优化设计方案。

28、本发明的第三个方面提供一种计算机可读存储介质。

29、一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如上述所述的一种街道空间品质测度与步行感知关联性分析方法中的步骤。

30、本发明的第四个方面提供一种计算机设备。

31、一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现如上述所述的一种街道空间品质测度与步行感知关联性分析方法中的步骤。

32、与现有技术相比，本发明的有益效果是：

33、1、本发明对街景图片进行语义分割，基于deeplabv3的深度学习，计算出街景图片中的要素占比，和对应街段的行人各步行感知进行关联性分析，能精准地识别出影响步行者空间感知的客体环境，可具体聚焦到历史建筑的某一种材质，对于历史街道的精细化设计而言具有重要的指导意义。可广泛应用于历史城市中的历史街道的微更新和微改造，结合行人的一系列步行感知做到具体指标的针对性提升。

34、2、本发明通过将街道空间品质测度与人群的诸多感知指标相关联，通过数理分析得出相关性和指标阈值，对于从步行者视角出发合理改进步行区域宽度、街景绿视率、界面透明度等指标具有直接的参考作用，可通过此类测度分析重点提升某一条街道的空间品质；也可应用于评价城市街道的步行友好的微观建成环境，通过适宜本地的上位决策和专家打分，针对性地赋予各项指标权重计算总得分，宏观把握城市街道中步行感知友好性得分的高低，以进行统一的规划改造。

35、本发明附加方面的优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本发明的实践了解到。

技术特征：

1.一种街道空间品质测度与步行感知关联性分析方法，其特征在于，包括如下步骤：

2.如权利要求1所述的一种街道空间品质测度与步行感知关联性分析方法，其特征在于，行人步行感知指标类别的获取方法为：

3.如权利要求1所述的一种街道空间品质测度与步行感知关联性分析方法，其特征在于，所述通过spss进行街景图像中各要素和行人步行感知指标间的相关性分析，得到不同要素与感知指标间的对应关系，包括：

4.如权利要求1所述的一种街道空间品质测度与步行感知关联性分析方法，其特征在于，获取街景图像数据后，对街景图像数据进行标注和数据集格式转换。

5.如权利要求1所述的一种街道空间品质测度与步行感知关联性分析方法，其特征在于，在获取街景图像数据之前，所述方法还包括：

6.如权利要求1所述的一种街道空间品质测度与步行感知关联性分析方法，其特征在于，所述对街景图像数据进行语义分割，得到街景图像中各要素的占比中，利用deeplabv3的学习库，采用余弦退火学习率的调整器，对街景图像数据进行多次深度学习，深度学习过程中通过visdom可视化得到训练迭代图。

7.如权利要求1所述的一种街道空间品质测度与步行感知关联性分析方法，其特征在于，所述基于不同要素与感知指标间的对应关系，计算影响步行感知的各要素的临界值时，采用一元线性回归方程计算。

8.一种街道空间品质测度与步行感知关联性分析系统，其特征在于，包括：

9.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现如权利要求1-7中任一项所述的一种街道空间品质测度与步行感知关联性分析方法中的步骤。

10.一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1-7中任一项所述的一种街道空间品质测度与步行感知关联性分析方法中的步骤。

技术总结
本发明属于城市规划技术领域，提供了一种街道空间品质测度与步行感知关联性分析方法及系统，对街景图像数据进行语义分割，得到街景图像中各要素的占比；结合街景图像中各要素的占比和对应街段的行人步行感知指标级别进行关联性分析，具体包括：通过SPSS进行街景图像中各要素和行人步行感知指标间的相关性分析，得到不同要素与感知指标间的对应关系，基于不同要素与感知指标间的对应关系，计算影响步行感知的各要素的临界值；基于影响步行感知的各要素的临界值，得到该街道空间布局的优化设计方案。对于指导历史街道空间的微更新有重要的参考作用。

技术研发人员：赵琳,黄环宇,张小韧,雷坤
受保护的技术使用者：青岛理工大学
技术研发日：
技术公布日：2024/2/8