研究概述
技术创新驱动
面向城市规划和空间分析的复杂挑战，通过技术方法创新突破传统分析局限，建立更精准、更高效、更智能的城市空间研究技术体系。
跨学科融合
融合计算机科学、地理信息科学、城市规划学、统计学等多学科知识，构建创新性的分析方法和评估工具，推动城市研究的方法论革新。
街道断面精细化分析、空间句法整合、多尺度评估体系
面向城市规划和空间分析的复杂挑战，通过技术方法创新突破传统分析局限，建立更精准、更高效、更智能的城市空间研究技术体系。
融合计算机科学、地理信息科学、城市规划学、统计学等多学科知识，构建创新性的分析方法和评估工具，推动城市研究的方法论革新。
开发基于计算机视觉和深度学习的街道断面自动化分析技术，实现街道空间要素的精确识别和量化评估。
将传统空间句法理论与现代GIS技术相结合，构建动态化、智能化的空间结构分析框架。
建立从微观到宏观的多尺度城市空间评估体系，实现不同空间层级的一体化分析和评价。
基于深度学习的街景图像语义分割技术，自动识别和提取街道断面中的各类空间要素，包括道路、人行道、绿化带、建筑界面等，实现从2D街景到3D断面的智能重构。
突破传统空间句法静态分析的局限，结合实时交通流量、人群移动等动态数据，构建时空动态的空间句法模型，更准确地反映城市空间的实际使用状况和可达性变化。
建立跨越微观（街道）、中观（街区）、宏观（城市）三个尺度的指标体系，通过尺度转换算法实现不同层级指标的有机整合，解决传统评估中尺度割裂的问题。
开发专门针对城市空间要素的深度学习识别模型，能够准确识别和分类街道中的绿化、设施、交通标识等20余种要素类型，识别精度达到95%以上。
构建基于流式数据处理的实时评估更新机制，能够根据新采集的数据自动更新评估结果，实现评估体系的动态演进和持续优化。
发布城市空间分析开源工具包UrbanAnalysis，包含街景分析、空间句法、多尺度评估等核心功能模块。
构建城市街景要素识别标准数据集，包含10万张标注图像，为相关研究提供基准数据支撑。
开发城市空间分析云服务平台，提供便捷的在线分析工具，服务于全球城市研究者和规划实践者。
运用街道断面精细化分析技术，对北京市2000余条主要街道进行全面评估，为城市更新提供科学依据。
整合多尺度评估体系，为浦东新区制定差异化的发展策略，实现精准规划和智慧治理。
采用动态空间句法模型，分析深圳市路网结构优化潜力，提升城市空间连通性和可达性。
在城市空间分析理论方面作出重要贡献，提出多项创新性理论模型和分析框架，推动了相关学科的发展。
与国内外知名高校和研究机构建立广泛合作关系，共同推进城市空间分析技术的发展和应用。
培养了一批掌握先进城市分析技术的专业人才，为城市规划和地理信息科学领域输送了高质量人才。
进一步深化人工智能技术在城市空间分析中的应用，探索大语言模型、生成式AI等前沿技术的应用潜力。
推动建立城市空间分析的国际标准和规范，促进技术方法的标准化和国际化应用。
推进技术成果的产业化转化，与企业合作开发商业化产品，扩大技术应用的社会效益和经济价值。