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适应复杂建成环境的口袋公园智能化选址方法
1
作者
周聪惠
宋銮鑫
杨柳一
《中国园林》
北大核心
2025年第8期51-57,共7页
传统的空间分析和现场调查评估受限于分析精度和效率,难以在复杂建成环境下支持大范围口袋公园体系的规划和增补选址。为此,以北京为例,整合应用街景大数据与深度学习技术研发口袋公园智能化选址方法。首先根据口袋公园的选址要求建立...
传统的空间分析和现场调查评估受限于分析精度和效率,难以在复杂建成环境下支持大范围口袋公园体系的规划和增补选址。为此,以北京为例,整合应用街景大数据与深度学习技术研发口袋公园智能化选址方法。首先根据口袋公园的选址要求建立涵盖空间、活力、设施、愉悦性4个项目在内的选址适宜性评价体系;其次依托街景大数据和卷积神经网络EfficientNet-B0分别训练4个并行任务学习模型,将模型评分结果整合为选址适宜性以确定口袋公园备选场地;最后通过游憩资源供需强度叠加分析甄别优先发展地段。研究结果能为口袋公园规划精度和效率的提升提供支持工具。
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关键词
风景园林
口袋公园
深度学习
街景图像
城市绿地
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题名
适应复杂建成环境的口袋公园智能化选址方法
1
作者
周聪惠
宋銮鑫
杨柳一
机构
东南大学建筑学院
出处
《中国园林》
北大核心
2025年第8期51-57,共7页
基金
国家自然科学基金面上项目(51978146)
东南大学博士研究生创新能力提升计划(CXJH_SEU_25053)。
文摘
传统的空间分析和现场调查评估受限于分析精度和效率,难以在复杂建成环境下支持大范围口袋公园体系的规划和增补选址。为此,以北京为例,整合应用街景大数据与深度学习技术研发口袋公园智能化选址方法。首先根据口袋公园的选址要求建立涵盖空间、活力、设施、愉悦性4个项目在内的选址适宜性评价体系;其次依托街景大数据和卷积神经网络EfficientNet-B0分别训练4个并行任务学习模型,将模型评分结果整合为选址适宜性以确定口袋公园备选场地;最后通过游憩资源供需强度叠加分析甄别优先发展地段。研究结果能为口袋公园规划精度和效率的提升提供支持工具。
关键词
风景园林
口袋公园
深度学习
街景图像
城市绿地
Keywords
landscape architecture
pocket park
deep learning
street view image
urban green space
分类号
TU986 [建筑科学—城市规划与设计]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
适应复杂建成环境的口袋公园智能化选址方法
周聪惠
宋銮鑫
杨柳一
《中国园林》
北大核心
2025
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