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基于人工智能的城市肌理識別和評價研究
姚佳偉; 黃辰宇; 劉鵬坤; 張永明 同濟大學建筑與城市規劃學院; 英國諾丁漢大學; 西安建筑科技大學; 重慶大學土木工程學院; 同濟大學中德工程學院
關鍵詞：城市肌理 人工智能 機器學習 城市評價
摘要：基于人工智能技術,以量化和數據分析的方法重新挖掘城市肌理的內涵,以北京、上海、廣州等十個城市的肌理數據為例,分別采用圖像降維、k-means聚類、卷積神經網絡分類以及機器學習等方法,建立城市圖像識別和評價體系,最終得出,在現有評價體系內,經濟總分值、軟經濟總分值、環境分值以及衛生分值與城市肌理的識別結果相關性最大,其中,環境分值與衛生分值的相關符合城市研究學者的通常認知,而經濟總分值與軟經濟總分值的計算結果則說明城市建筑規劃及其布局與城市的經濟情況存在隱藏的相關性,也證明了基于圖像識別的人工智能挖掘城市信息并評價的必要性。
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