深度學(xué)習(xí)在城市感知的應(yīng)用可能——基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的圖像判別分析
摘要：作為人工智能領(lǐng)域的研究重點(diǎn),機(jī)器學(xué)衍生出了各式各樣的智能化應(yīng)用,例如圖像判別、語(yǔ)音助手和智能翻譯等。尤其是圖像判別技術(shù)已在各行業(yè)進(jìn)行了大量的研究和實(shí)踐,城市領(lǐng)域也不例外,這很大程度上是因?yàn)樯疃葘W(xué)習(xí)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域取得了令人矚目的成果。這也使得訓(xùn)練計(jì)算機(jī)判別建筑風(fēng)格、城市肌理等城市特征的準(zhǔn)確率大幅提升。本研究立足于深度學(xué)習(xí)圖像判別技術(shù),探索卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在城市感知方面的應(yīng)用。鑒于直接利用現(xiàn)成開(kāi)源的帶標(biāo)簽圖像數(shù)據(jù)集訓(xùn)練個(gè)性化圖像判別模型可能帶來(lái)局限性和誤差,本研究探索了從收集數(shù)據(jù)到自定義訓(xùn)練數(shù)據(jù)集,到搭建滿足特定需求的圖像判別模型的整體流程,并通過(guò)三個(gè)實(shí)驗(yàn)案例:城市風(fēng)貌分析、城市問(wèn)題偵測(cè)和城市肌理評(píng)估,闡明深度學(xué)習(xí)在城市感知和城市規(guī)劃中的應(yīng)用可能性及潛力。
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國(guó)際城市規(guī)劃雜志
國(guó)際城市規(guī)劃雜志， 雙月刊，本刊重視學(xué)術(shù)導(dǎo)向，堅(jiān)持科學(xué)性、學(xué)術(shù)性、先進(jìn)性、創(chuàng)新性，刊載內(nèi)容涉及的欄目：規(guī)劃研究、城市研究、實(shí)踐綜述、書(shū)評(píng)、專(zhuān)訪和資訊中心等。于1979年經(jīng)新聞總署批準(zhǔn)的正規(guī)刊物。
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