【目的】針對街景圖像在綠視率計(jì)量研究中的使用做出了說明,綜合研究現(xiàn)狀,對不同的綠視率數(shù)據(jù)獲取方法和計(jì)算方法進(jìn)行了介紹。【方法】對比了傳統(tǒng)方法和利用算法模型（PSPNet或SegNet）的自動(dòng)化方法,闡述了傳統(tǒng)方法存在效率低、損耗大、精確度低等不足,而自動(dòng)化方法有效的解決了這些問題。【結(jié)果】基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的圖像語義分割,使街景圖片的處理與分析變得更為簡便,但自動(dòng)化方法仍有不足之處需要完善。【結(jié)論】文章指出利用機(jī)器學(xué)習(xí)來處理數(shù)據(jù)問題是未來研究發(fā)展的新趨勢,預(yù)測融合機(jī)器學(xué)習(xí)和遙感技術(shù)的街景圖像自動(dòng)化計(jì)量方法將在城市規(guī)劃建設(shè)、綠道效益評估等方面具有良好應(yīng)用前景。 

【文章來源】：江西農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào). 2020,42(05)北大核心CSCD

【文章頁數(shù)】：10 頁

【部分圖文】：

中文文獻(xiàn)關(guān)于“街景圖像”數(shù)量統(tǒng)計(jì)（數(shù)據(jù)來源：中國知網(wǎng)）

英文文獻(xiàn)關(guān)于“街景圖像”數(shù)量統(tǒng)計(jì)（數(shù)據(jù)來源：谷歌學(xué)術(shù)）

街景圖像的采集方法主要有兩種，一種是通過相機(jī)鏡頭（24 mm）模擬人眼視角，人工的采集觀測點(diǎn)樣本圖片（也可以應(yīng)用無人機(jī)等設(shè)備輔助采集），但有時(shí)限于人力，采集的觀測點(diǎn)數(shù)量少，耗費(fèi)的時(shí)間多；隨著街景地圖的廣泛覆蓋，三維街景數(shù)據(jù)由于其高定位精度、紋理可視化強(qiáng)、可測量等特點(diǎn)，易于結(jié)合激光掃描技術(shù)、傾斜攝影技術(shù)[21]，能夠呈現(xiàn)街道景觀的真實(shí)形態(tài)（圖2），促使人們產(chǎn)生對城市環(huán)境的直觀感知，結(jié)合了眾包評級和公眾評分過程的街景地圖從而得到廣泛使用[22-23]。利用地圖開發(fā)商提供的開發(fā)者平臺服務(wù)，使得數(shù)據(jù)的獲取更方便、快捷，能夠處理的數(shù)據(jù)量更大[24]；根據(jù)實(shí)驗(yàn)要求可以劃定范圍，選取范圍內(nèi)的觀測點(diǎn)作為樣本并且可以篩選出具有時(shí)光機(jī)功能的街景地圖點(diǎn)[25]。1.2.3 數(shù)據(jù)處理與分析

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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碩士論文
[1]面向?qū)ο蟮倪b感影像分割與分類方法研究[D]. 李艷樺.鄭州大學(xué) 2014



本文編號：3254151