【MIT计算机视觉预测城市衰落】下一个北上广在哪?人才比钱重要

来源:MIT

【导读】 一个社区,一个城市的未来会发展成什么样?计算机视觉可以告诉我们答案。MIT 媒体实验室的研究员分析了160万组拍摄于不同年份的照片。使用比较的结果,研究者测试了几个社会科学中关于城市复兴的几个流行的假设。他们发现,受过高等教育的居民的数量、离城市商业中心的接近性、与其他有吸引力的社区的距离以及系统分配的初始完好评分与社区未来的实体条件的改善有着强烈的正相关。下一个大城市的兴起,受过高等教育的人才是关键因素。在中国,如果寻找下一个北上广,这是一个启示。

从逃离北上广到下一个北上广

逃离北上广在中国是一个广泛被提及的话题,涉及到北京、上海和广州,也许还要加上深圳等大型城市中面临的生活问题:比如污染、交通堵塞和生活压力。

近年来关于逃离北上广的讨论,也延展到了“逃回北上广”,因为这些逃离的人们在新环境中不适应,又逐渐迁回。

在逃离与逃回中 ,还有一个中间地带:有一群人,他们不是逃回原籍,而是逃到距离一线城市最近的二线城市或者卫星城。

那么,城市的变迁,社区的变化可以预测吗?一个社区,一个城市的未来会发展成什么样?计算机视觉可以告诉我们答案。

MIT:用计算机视觉预测城市衰落

四年前,MIT 媒体实验室的研究员开发了一个计算机视觉系统,能够分析城市中居民上传的街景照片,以确认社区的完好程度。

现在,为了证实哪些因素会影响城市的变迁,该团队联合哈佛大学的研究者,使用相同的系统对美国5所大城市的街区的改进和衰落情况进行了量化。

该研究于7月初发表在美国国家科学院院刊上,研究者所使用的系统比较了160万组拍摄于不同年份的照片。使用比较的结果,研究者测试了几个社会科学中关于城市复兴的几个流行的假设。他们发现,受过高等教育的居民的数量、离城市商业中心的接近性、与其他有吸引力的社区的距离以及系统分配的初始完好评分与社区未来的实体条件的改善有着强烈的正相关。

该研究的另外一些发现也许更有意义:最开始的收入水平,以及房价其实并不能预测出未来社区的改善程度。

“所以,这并不是一个关于收入的故事,不是说有很多富人都住在某个小区,而他们碰巧是接受过高等教育的”,研究的主要作者César Hidalgo说,“这显然是一个强调专业技能的故事”。

临界点理论

“这是我们的研究证明的第一个理论”,论文的第一作者Nikhil Naik说,“第二个理论是临界点理论,也就是已经很好的社区会越来越好,而那些做得不够好的社区,则不会得到多大的改善。

同时,研究者也发现,平均水平上,原始评分越高,在后期越能有效地转化为更高的得分,二者的关系是线性的:一个拥有两倍初始分数的社区将获得大约两倍的改善。这与一些理论家的预测相矛盾,他们认为经过一些“临界点”,社区质量的改善应该开始加速。

研究人员还测试了这样一个假设,即当他们的建筑物衰减到需要更换或更新时,社区往往会被振兴。但是,他们发现一个社区的建筑物的平均年龄与其实体的改善程度之间几乎没有相关性。

嘈杂信号:语义分割的计算机视觉技术进行处理

决定最初社区完好评级的系统是一个机器学习系统,它已经对成千上万个例子进行了训练,其中人类志愿者评估了成对的图像中描绘的街景的相对完好性。在新研究中,系统比较了谷歌街景视图可视化工具中与相同地理坐标相关联的图像,但这些图片间隔了七年。

然而,这些图像必须进行预处理,以确保系统推断的感知完好性的变化是可靠的。例如,以前Hidalgo集团的工作表明,绿色空间的普及是人类志愿者评估社区完好性的标准之一。但是,如果早期捕捉的图像是在夏天,而后来图像在冬天被捕获,机器学习系统可能会被愚弄,认为邻里已经失去了绿色空间。

同样,街道窗户建筑的流行也似乎增加了社区的完好分数。但是,如果在图像前景的面板卡车掩盖了其后面的建筑物中的三层楼的窗户,系统可能会将图像降为低分。

因此,研究人员使用称为语义分割的计算机视觉技术,根据构成图像的对象,对其数据集中的160万张图像中的每一个像素进行分类。如果像卡车或者行人构成太多的图像,系统会拒绝处理图像,而是将其与不同坐标相关联的图像进行比较。同样,在评估街景感知的完好性时,系统忽视了那些对季节变化太敏感的图像部分,如树木和天空。

为了验证系统的分析,研究人员还从他们的数据集中提供了15,000个随机选择的图像,通过亚马逊的Mechanical Turk众包平台招聘审稿人,他们被要求评估所描绘的社区的相对完好性。评审人员的评估与计算机系统的一致性达到72%。但大多数的分歧集中在完好分数几乎没有变化的图像对上。在这些边界的情况下,任何两个人也可能都达成一致。

纽约大学城市科学与进步中心的教授Julia Lane说:“我认为这是顶尖研究人员所做的一项非常有趣和有远见的工作, “我希望看到更多的这样的工作。

César Hidalgo说,我希望这项研究开始帮助我们了解城市环境如何影响人们以及人们如何影响它,以便在城市规划的背景下进行决策时,我们能对不同设计对行为的影响有更加科学的认识。

论文:计算机视觉发现城市变迁影响因素

论文摘要:

哪些地段正在发生着切实的改善?该研究引入了一种计算机视觉的方法,来根据时间序列上的街景图像变化衡量某社区、某地段发生的切实变化。研究者将 5 座美国城市的外观变化和其经济、人口数据相结合,找出了预测社区、地段改善的三个因素:第一,受过大学教育人口稠密的社区,更有可能发生切实改善,这一点与人力资本和区域性成功相关理论一致;二,原本就具有良好外部面貌的地段、社区,平均来说会取得更大的外部改善——这一点与城市变迁的 “临界”理论一致;第三,地段、社区的改善与它和中央商务区及其他有吸引力的社区的距离成正相关——这与城市变迁的“侵食”理论一致。总体来说,研究结果正印证了城市变化的三个经典理论。这说明使用计算机视觉和街景图像来研究城市动态具有一定的价值和潜力。

上图:街景得分的显著变化

社区物质升级的相关性:城市正面变化发生在地理和物理上有吸引力的地区,密集,受过高等教育的人群。上图是如纽约布鲁克林街区所示。

下载地址http://www.pnas.org/content/early/2017/07/05/1619003114.full.pdf?sid=69db09ec-869f-4428-8cab-124faf942d74

END

投稿和反馈请发邮件至holly0801@163.com。转载大数据公众号文章,请向原文作者申请授权,否则产生的任何版权纠纷与大数据无关。

原文发布于微信公众号 - 大数据(hzdashuju)

原文发表时间:2017-07-18

本文参与腾讯云自媒体分享计划,欢迎正在阅读的你也加入,一起分享。

发表于

我来说两句

0 条评论
登录 后参与评论

相关文章

来自专栏腾讯音视频实验室

Interspeech 2017:腾讯音视频实验室王燕南博士论文入选,并获邀做口头报告

2017年8月20日,语音通信领域国际顶级学术会议Interspeech 2017在瑞典斯德哥尔摩召开。 Interspeech是由国际语音通信协会ISCA(...

52360
来自专栏大数据挖掘DT机器学习

两个月入门深度学习,全靠动手实践

向AI转型的程序员都关注了这个号??? 搞CNN的工程应用有一段时间了,特别是在计算机视觉领域。分享下我自己的CNN学习历程。 简单的说,深度学习就是模仿人脑...

49380
来自专栏CVer

一周AI要闻

1. NIPS 2018:行人重识别告别辅助姿势信息,港中大、商汤和中科大提出姿势无关的特征提取GAN

9630
来自专栏新智元

【MIT计算机视觉预测城市衰落】下一个北上广在哪?人才比钱重要

【新智元导读】 一个社区,一个城市的未来会发展成什么样?计算机视觉可以告诉我们答案。MIT 媒体实验室的研究员分析了160万组拍摄于不同年份的照片。使用比较的结...

33040
来自专栏AI科技评论

学界 | 顶会见闻系列:ICLR 2018 和 ICLRA 2018

Alex Irpan 本科毕业于 UC 伯克利大学的计算机科学专业,在伯克利人工智能 AI 研究所(BAIR)做的本科毕业设计,导师为 Pieter Abbee...

9930
来自专栏新智元

【Quora直播】LeCun:深度学习突破,对抗式网络最值得期待

【新智元导读】Facebook AI实验室负责人、深度学习三驾马车之一的Yann LeCun今天(没有错,就在几个小时之前!)在Quora上回答提问,有一万多人...

34030
来自专栏智能算法

麻省理工学院用深度学习教会计算机预测未来

【AI世代编者按】据外媒报道,通过部分基于人脑模型的算法,麻省理工学院的研究员让计算机可以通过分析照片去预测下一时刻的未来。 麻省理工学院计算机科学和人工智能实...

285110
来自专栏CSDN技术头条

深度学习“盛行”,传统方法何去何从?

记者 | 何永灿 朱军博士是清华大学计算机系长聘副教授、智能技术与系统国家重点实验室副主任、卡内基梅隆大学兼职教授。2013年,入选IEEE Intellige...

274100
来自专栏华章科技

深度学习到顶,自动驾驶出事故,AI的寒冬来了?

导读:多年来,深度学习一直处于所谓的人工智能革命的最前沿,许多人相信深度学习将带领我们进入通用AI时代。然而,从12,13年甚嚣尘上,到如今的尘埃落地,浪潮一再...

11030
来自专栏AI科技大本营的专栏

智能音箱大战全面开火,那么问题来了:如何成为一名全栈语音识别工程师?

文 / 陈孝良 11月16号,百度发布了渡鸦智能音箱和DuerOS开发板SoundPi,至此,国内再一名巨头加入智能音箱大战。迄今为止,国内战场上的巨头有阿里、...

578120

扫码关注云+社区

领取腾讯云代金券