- 人文与社会
- 文章编号：1009-6000(2025)04-0097-06
- 中图分类号：TU984 文献标识码：B
- Doi：10.3969/j.issn.1009-6000.2025.04.015
- 作者简介：胡璐锦，北京建筑大学，副教授，博士研究生，主要研究方向为时空大数据分析、智能计算、社会地理计算；
刘毓，北京建筑大学，硕士研究生，研究方向为街景影像情感感知应用；
蔡胜奇，北京建筑大学，硕士研究生；
王振凯，北京建筑大学，硕士研究生；
狄森川，北京建筑大学，硕士研究生。
- 城市空间质量情感类型分布与影响要素分析
- Analysis of Emotional Type Distribution and Influencing Factors in Urban Spatial Quality
- 浏览量：
- 胡璐锦 刘毓 蔡胜奇 王振凯 狄森川
- HU Lujin LIU Yu CAI Shengqi WANG Zhenkai DI Senchuan
- 摘要：
研究利用 RSS-CNN 与 Places365-ResNet 两种卷积神经网络模型，对街景影像进行分析，识别 6 大类城市空间质量情感分布，以及不同类别情感类型分布的具体影响要素。同时，以杭州市滨江区为试验区，探测城市空间质量的情感类型分布，识别杭州市滨江区积极与消极因素。相关实验结果与滨江区总体规划图及其后期规划方案对比，验证了本方法的准确性和合理性。相关方法为城市街区改造和规划提供理论指导，有助于提升城市规划的科学性和有效性。 - 关键词：
城市空间质量；情感类型分布；街景影像；城市规划；情感空间特征； - Abstract: This study employs two convolutional neural network models, RSS-CNN and Places365-ResNet, to analyze street view images and identify the distribution of six major types of urban space quality emotions, as well as the specific impact factors of different emotional types. Additionally, the study focuses on the Binjiang district of Hangzhou city as a test area to explore the distribution of emotional types related to urban space quality and to identify positive and negative factors in the Binjiang district. The results of the experiments were compared with the overall master plan and subsequent planning schemes of the Binjiang district, confirming the accuracy and rationality of the method. The method provides theoretical guidance for the remodeling and planning of urban blocks, contributing to the enhancement of the scientific and practical effectiveness of urban planning.
- Key words: urban spatial quality; distribution of emotional types; street view imagery; urban planning; emotional spatial characteristics
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