[发明专利]地下空间品质评价及其可视化呈现方法及系统

说明书

本发明提供了一种地下空间品质评价及其可视化呈现方法及系统，该方法包括以下步骤：通过图收集机器人收集现有地下空间的图片；将收集的图片投入到数据收集平台中，通过众包机制收集各图片的空间明暗度、空间舒适性、空间丰富度、环境艺术性四个指标的评价结果；通过深度学习算法得到用于根据图片特征推断图片评分数据的模型；重复进行上述步骤，直至模型的准确度达到要求；获取需要评价的地下空间的图片以及坐标，利用训练好的模型对各图片进行评分；按评分高低用不同颜色对地下空间平面图上的各个地点进行标注形成评分结果平面分布图并进行显示。本发明解决了目前地下空间图片缺失的问题，实现了高准确度的地下空间品质评价及其可视化呈现。

技术领域

本发明涉及空间品质评价技术领域，尤其涉及一种地下空间品质评价及其可视化呈现方法及系统。

背景技术

目前与空间感知相关的平台主要以MIT的Place Pulse为主，通过爬虫算法截取到谷歌街景图片及图片相应的坐标，将图片放在网页平台上，收集网络用户对图片的评分数据。但是Place Pulse具有较大的局限性，首先，由于它的图片获取来自于谷歌街景图片，这也意味着它无法触及到地下空间，目前还没人提供地下空间内的相应的空间图片。其次，Place Pulse的评分数据收集方式是通过公开网页平台进行的，是不具有任何的奖励性机制的收集方式，所能涉及到的数据不够多，导致评分不够准确。

鉴于此，有必要提出一种地下空间品质评价及其可视化呈现方法及系统。

发明内容

为解决现有技术存在的上述技术问题，本发明提出一种地下空间品质评价及其可视化呈现方法及系统。

本发明是这样实现的：

一方面，本发明提供一种地下空间品质评价及其可视化呈现方法，包括以下步骤：

S1、通过图收集机器人收集现有地下空间各个地点的多个方位的图片；

S2、将收集的图片投入到数据收集平台中，通过众包机制收集网络用户对各图片的空间明暗度、空间舒适性、空间丰富度、环境艺术性四个指标进行评价的结果，并分析得到各图片的评分数据；

S3、通过深度学习算法结合各图片的评分数据以及特征信息进行训练，得到用于根据图片特征推断图片评分数据的模型；

S4、重复进行步骤S1～S3，直至模型的准确度达到要求；

S5、获取需要评价的地下空间各个地点的多个方位的图片以及坐标，利用训练好的模型对各图片进行评分，并利用各个地点的多个方位的图片的评分数据得到各个地点的评分值；

S6、按各个地点的评分高低用不同颜色对地下空间平面图上的各个地点进行标注形成评分结果平面分布图并进行显示。

进一步地，所述步骤S2具体包括：

每次将两张不同地点的相同方位照片或者两张相同地点不同方位的照片投入到数据收集平台中进行显示，利用具有奖励机制的数据收集方式，收集网络用户在预设的关于空间明暗度、空间舒适性、空间丰富度、环境艺术性的问题下，对所给出的两张图片进行对比选择的结果，采用TrueSkill algorithm根据图片排序得到各图片的评分数据。

进一步地，所述步骤S3具体包括：

提取各图片的语义特征和颜色特征，采用全卷积神经网络对所得到的各图片的评分数据以及语义特征和颜色特征进行训练，得到可以根据图片语义特征和颜色特征推断图片评分数据的模型。

进一步地，所述步骤S5中获取需要评价的地下空间各个地点的多个方位的图片以及坐标具体包括：如果需要评价的地下空间场地已经建好，则通过图片收集机器人收集该地下空间场地各个地点的多个方位的图片及坐标，如果需要评价的地下空间场地未建好，则根据该地下空间的BIM模型进行各个地点的多个方位的截图并记录截图地点的坐标。