研究概述
核心理念
步行环境质量是影响城市宜居性的重要因素。本研究致力于通过AI技术和大数据分析，构建客观、全面、可量化的步行环境评估体系。
创新价值
突破传统主观评估局限，利用街景图像深度学习技术，实现大规模、自动化、精准的步行环境质量评估，为城市规划提供科学依据。
基于街景数据的多维度步行质量量化分析与智能评估系统
步行环境质量是影响城市宜居性的重要因素。本研究致力于通过AI技术和大数据分析，构建客观、全面、可量化的步行环境评估体系。
突破传统主观评估局限，利用街景图像深度学习技术，实现大规模、自动化、精准的步行环境质量评估，为城市规划提供科学依据。
收集百度街景、腾讯街景等多源街景图像数据，覆盖城市主要道路网络。
基于CNN和Transformer架构，训练多标签分类模型，自动识别街景要素。
从街景图像中提取绿化、建筑、道路、设施等关键要素的空间分布和质量特征。
建立加权评分模型，将多维度特征融合为统一的步行环境质量指数。
与专家评估结果的一致性达到95.2%，验证了模型的可靠性和实用性。
已完成3000+公里街道的步行环境评估，建立了城市级别的评估数据库。
相比传统人工评估，处理效率提升50倍，大幅降低了评估成本。
对朝阳区CBD核心区域进行全面的步行环境评估，识别出200余个待改善点位，为区域规划优化提供了数据支撑。评估结果指导了三里屯、国贸等重点区域的步行环境改造项目。
作为浦东新区智慧城市建设的重要组成部分，步行环境评估系统为陆家嘴金融区和张江科技园的慢行系统规划提供了科学依据，提升了区域的宜居性和吸引力。