[发明专利]一种基于机器学习的街道空间品质量化方法有效
| 申请号： | 201910715096.2 | 申请日： | 2019-08-05 |
| 公开（公告）号： | CN112329498B | 公开（公告）日： | 2022-06-07 |
| 发明（设计）人： | 卿粼波;计浩浩;王正勇;滕奇志;吴晓红;刘美;季珂 | 申请（专利权）人： | 四川大学 |
| 主分类号： | G06V20/00 | 分类号： | G06V20/00;G06V10/26;G06V10/774;G06V10/82;G06K9/62;G06N3/04;G06Q10/06;G06Q50/08 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 610064 四*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种基于机器学习的街道空间品质量化方法，主要涉及利用语义分割网络量化街道绿视率，将绿视率作为量化空间品质指标之一，并利用跨连卷积神经网络提取街景图片特征，将提取的特征作为支持向量回归模型的输入特征量化街道空间品质。该方法包括：制作街道绿视率数据集训练语义分割网络量化街道绿视率。将绿视率作为空间品质指标之一，制作街道空间品质数据集，进而训练跨连CNN+SVR网络，得到网络模型，利用模型进行街道空间品质的大规模量化。本发明充分发挥了机器学习的优越性，减轻了研究人员在街道空间品质调查中的巨大工作量，并为相关研究提供了重要的数据支撑，为城市规划领域研究街道空间品质提供了新思路。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 机器 学习 街道 空间 品质 量化 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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