- 规划与建设
- 文章编号：1009-6000(2026)01-0076-07
- 中图分类号：TU984；B845 文献标识码：B
- Doi：10.3969/j.issn.1009-6000.2026.01.011
- 项目基金：国家自然科学基金面上项目“闽江流域传统村落空间设计智慧图解与当代应用研究”（编号：51778145）；教育部产学合作协同育人项目“数字福建，教产融合”城市更新背景下完整社区营造实践条件及基地建设（编号：241102373252629）；福建省哲学社会科学规划项目“‘保护与传承闽江流域人文精神的区域’遗产空间网络‘构建’” （编号：F J2024B214）；市校（院所）科技合作项目“福州数字闽江滨水空间活力评价及成果转化研究”（2024-G-006）。
- 作者简介：彭鸿绪，博士，福州大学建筑与城乡规划学院，副教授，福州大学福州市城乡空间规划行业技术创新中心，研究方向为城市建成环境感知、数智景观、风景园林规划与设计、亚洲人居环境；
李艺琳，硕士，福州大学建筑与城乡规划学院研究生，福州大学福州市城乡空间规划行业技术创新中心，研究方向为城市大数据、建成环境感知；
吴昊，硕士，浙江省发展规划研究院产业发展研究所，经济师，研究方向为城市大数据与城市数字技术；
赵一诺，博士，中国艺术研究院设计艺术系博士生，研究方向为建筑历史与理论研究。
- 基于百度街景的城市街道心理压力感知测定——以福州市鼓楼区为例
- Measuring Perceived Psychological Stress in Urban Streets Using Baidu Street View: A Case Study of Gulou District, Fuzhou
- 彭鸿绪 李艺琳 吴昊 赵一诺
- PENG Hongxu LI Yilin WU Hao ZHAO Yinuo
- 摘要：
城市街道空间是城市生活的重要场所，其环境要素与居民心理压力密切相关。为探究大范围内街道环境对居民压力感知的影响机制，研究运用 DeepLabV3+ 深度学习算法对街景图像进行要素识别与分割，并将人工评分样本与随机森林模型结合构建了心理压力感知预测工具，利用多元线性回归分析街景要素与压力感知间的相关性。结果表明，心理压力感知在空间上有明显的聚集特征：低压力水平集中在蓝绿空间附近，并且高品质蓝绿空间对压力的缓释作用更强，高压力感知聚集于建筑密集的城市核心区及低等级的生活性街道。墙壁和建筑物要素是主要的压力诱因，而天空、树木和道路则会缓解心理压力。研究为大规模压力感知测定提供了技术支持，研究结果为街道环境的更新和优化提供了理论依据。 - 关键词：
机器学习；百度街景；城市街道；环境感知 - Abstract: Urban street space is an important place for urban life, and its environmental elements are closely related to residents’ psychological stress. In order to explore the impact mechanism of street environment on residents’ stress perception in a large area, the DeepLabV3+ deep learning algorithm was used to identify and segment street scene images, and a psychological stress perception prediction tool was constructed by combining manual scoring samples with the random forest model, and the correlation between street scene elements and stress perception was analyzed using multiple linear regression. The results show a distinct spatial clustering of perceived stress: areas with low perceived stress cluster near blue-green spaces, with high-quality blue-green spaces exhibiting a stronger effect on relieving stress, while high stress perception aggregates in densely built urban core areas and less-amenable residential streets. Walls and building elements are the main stress inducers, while the sky, trees and roads can relieve psychological stress. This study provides technical support for large-scale stress perception measurement, and the research results provide a theoretical basis for the renewal and optimization of street environment.
- Key words: machine learning; Baidu Street View; city streets; environmental perception