聚焦︱马琦伟：基于深度学习的城市街道景观意向识别
导读
在城市发展模式由“规模增长”向“质量增长”转变的今天，优化街道品质的重要性不言而喻。提升街道品质，仍将是我国城市的一项长久而重要的任务。本研究以北京市为例，通过卷积神经网络，将采集街景图片分割成路面、天空、树木、建筑等十余个类别，再通过地理模型和机器人学习算法挖掘街景的特征及其空间分布规律。
来源：规划信息化实务论坛︱编辑：林冬娜、邓小云
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