卷积神经网络在街景环境评价中的应用

"基于卷积神经网络的街景环境评价"这篇文献探讨了如何运用深度学习技术，特别是卷积神经网络(CNN)，来进行城市街景环境的自动评价。传统的城市环境评估方法主要依赖于实地调研，这种方法在覆盖范围和精细度上存在局限性。随着信息技术的进步，街景图像成为了评估城市环境的新数据来源，因为它们提供了广泛覆盖、信息丰富且低成本的数据。 文章提到了早期的研究，如1990年Jack L等人尝试用计算机视觉量化街景质量，以及2001年Oliva A等人通过区域生长算法对街景图像进行分割和评估。这些方法基于人工设定的规则，但可能存在主观性和局限性。相比之下，2014年Nikhil Naik等人提出的"streetscore"项目，通过收集大量街景图像并进行人工标注，首次应用监督学习来评价街景的安全感，这种方法更为客观且效果更佳。 本文的创新点在于提出了一种基于卷积神经网络的街景评价方法。网络设计中，采用了StemBlock结构来优化低层次特征的提取，同时在稠密层使用双通道DenseLayer结构，以增强网络的表达能力。此外，还提出了一种基于类间距离度量的交叉熵损失函数，这种损失函数能够更精确地衡量街景的评价标准，提高了模型的评价准确性。 这篇文章深入研究了如何运用深度学习，特别是CNN，来自动评价街景环境，并通过改进网络架构和损失函数，提升了评价的客观性和准确性。这种方法对于大规模城市环境评估具有重要的实际应用价值，可以有效辅助城市规划和管理。