[发明专利]一种基于人机对抗评分的街道品质评估方法

说明书

本发明公开了一种基于人机对抗评分的街道品质评估方法，包括：根据路网数据提取采样点位的坐标；通过坐标爬取街景图片数据构建初始数据集；对初始数据集中的街景图片进行深度学习语义分割，提取出街景中所包含的地物级别的视觉要素；研发人机对抗评分系统，通过人机交互打分、系统后台随机森林模型的实时训练和迭代反馈快速、准确地收集城市居民对于街道品质的心理感知和评价，其中心理感知评价包括富有、安全、活力、美丽、无聊和压抑这六种心理感受指标。利用这一模型，仅需提供街景数据集以及少量的志愿者，就可以低成本、高通量的获取满足特定城市街道品质的心理感知数据集，可以进一步地应用在城市规划、公共卫生等领域。

技术领域

本发明涉及数据分析领域，尤其是一种基于人机对抗评分的街道品质评估方法。

背景技术

随着多源地理大数据，尤其是带有地理标签的街景图片的出现，其包含的丰富的可视信息，可以准确的刻画城市的视觉物理环境，准确地反映城市的风貌、功能和格局，并影响和塑造了人们在城市中的情感、活动和出行。此外人类的大脑和视觉也是人们获取对于街道品质感知最为直接和有效的方式，在对自然场景的理解和识别上有着潜在的优越性，因此城市街景可以更好地辅助我们对城市街道品质感知的定性分析和定量评价。

随着机器学习技术，尤其是深度学习、计算机视觉技术，以及人机交互技术的发展，准确地、快速地在自然图像中获取每个像素的语义信息成为可能，从而可以高效地挖掘出蕴含在街景中的地物信息，然后借助于随机森林拟合模型，可以将某个特定的城市环境与居民的心理感受建立相关关系，以此来定量的评估城市街道品质。

城市街道品质指的是人们对于日常生活街道的主观的心理感受，对于人们理解城市环境与居民心理健康的交互方式提供了重要的基础。准确地评估街道的品质，可以在城市发展的过程中，将人们对于环境的感受融入到科学地城市规划之中，对于城市的规划、设计和管理有着重要的作用。然而由于街道品质评估方法和数据库的限制，尚未建立适用于大城市、大区域的专项感知数据集，从而可以为城市规划者提供更多可用的城市感知数据和服务。

发明内容

在上述研究的基础上，利用采集到的街景图片，利用机器学习方法，本发明构建了一种基于人机对抗评分的街道品质评估方法，本发明以每一幅街景为基本单位，人们对于城市街道品质的认知评分与街景所描述的城市环境建立相关关系，以实现高精度地进行街道品质的快速评估。本发明在方法上具有低成本和低偏差的特点，克服了现有的方法在评估城市街道品质过程中费事费力以及潜在的空间和地域偏差的问题。

本发明解决其技术问题，提供了一种基于人机对抗评分的街道品质评估方法，包含如下步骤：

S1、根据待评估区域的路网数据，确定街道上用于品质评估的采样点位置处坐标，形成坐标文件；

S2、根据坐标文件，爬取对应位置处的街景图片构建初始数据集；

S3、对初始数据集中的各张街景图片分别进行深度学习语义分割，提取出街景中所包含的地物级别的视觉要素，然后统计每种地物级别的视觉要素在整幅街景图片中所占的像素比例，得到每张街景图片的特征表示：ImgFeatureVector_i＝(Object₁,Object₂,…,Object_k)，其中，k表示所有的地物类别的总数，Object₁,Object₂,…,Object_k表示第i张街景图片中第1,2,…，k种地物级别的视觉要素在整幅街景图片中所占的像素比例；

S4、基于人机对抗评分系统，通过人机交互方式对街景图片进行打分，每张打分后的街景图片的分数以及对应的特征表示作为一个训练数据，后台采用随机森林模型利用训练数据进行训练，得到训练好后的随机森林模型；

S5、利用步骤S4训练好的随机森林模型，完成对待评估区域的打分，从而完成街道品质评估。