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题名利用众包视觉感知方法促进公众视角融入城市设计决策
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作者
黄路
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机构
东京科学大学环境与社会理工学院
东京科学大学OKI研究室
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出处
《风景园林》
北大核心
2025年第5期22-28,共7页
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文摘
【目的】众包视觉感知数据及分析方法凭借高效性、代表性和低成本优势,已成为城市建成环境研究的重要工具。通过解析众包视觉感知方法的作用路径与效能特征,系统揭示其促进公众视角融入城市设计决策的理论逻辑,为人本导向的城市设计实践提供科学且实用的方法论支撑。【方法】选取5篇基于众包视觉感知方法的城市设计文献作为研究案例,围绕数据收集、数据分析和方案生成3个城市设计的关键环节,讨论众包视觉感知数据及分析方法促进公众视角融入城市设计决策的作用机制。【结果】在数据收集阶段,通过训练基于深度学习技术的视觉感知推理模型对微观尺度城市公众视觉感知进行自动量化,提供低成本、广覆盖的公众视角的需求洞察;解析公众视觉感知与建成环境要素的关联可为制定科学的设计干预策略和设计目标提供依据;在方案生成阶段,基于众包视觉感知数据训练的生成式人工智能模型将公众的感知偏好自动转换为直观且可视化的设计语言,为城市设计决策的方案生成阶段提供了一种新型人机协同手段。【结论】揭示了利用众包视觉感知方法促进公众视角融入城市设计决策的路径与潜力,提升了设计决策的科学性和包容性,但其应用仍面临数据质量、公众动态体验捕捉及技术透明度等挑战。
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关键词
城市设计
众包方法
视觉感知
微观尺度
深度学习
人工智能
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Keywords
urban design
crowdsourcing method
visual perception
micro-scale
deep learning
artificial intelligence
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分类号
TU984
[建筑科学—城市规划与设计]
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题名基于零先验知识的室内指纹定位优化算法
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作者
于丹
王泽
陈永乐
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机构
太原理工大学计算机科学与技术学院
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出处
《太原理工大学学报》
CAS
北大核心
2016年第2期195-199,共5页
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基金
国家自然科学基金资助项目:基于移动感知的室内指纹定位可通用性问题研究(61401300)
山西省教育厅科技创新基金资助项目(2014124)
+1 种基金
太原理工大学校青年基金资助项目(2013Z060)
太原理工大学校团队基金资助项目(2014TD054)
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文摘
针对众包方法构建指纹库数据质量低和指纹模糊相似性等问题,提出了一种基于SLAM技术的指纹数据质量优化和指纹唯一性增强的算法。利用ICNN算法完成数据关联优化,并在指纹向量中加入可信度指标来优化指纹更新过程;随后针对指纹模糊相似性设计了基于高斯插值的指纹唯一性增强优化算法,保证了指纹数据质量,从本质上提高了指纹定位的性能。实验表明,该算法能够将指纹定位的中位数误差从原始指纹的3m提高到2m,最大定位误差从8m左右下降到4m以内。
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关键词
WiFi信号强度
众包方法
指纹定位
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Keywords
WiFi signal strength
crowdsourcing
fingerprint positioning
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分类号
TP393
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名一种基于轨迹指纹优化的室内定位算法
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作者
陈晨
杨艳丽
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机构
太原理工大学计算机科学与技术学院
山西省高速公路集团有限公司
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出处
《太原理工大学学报》
CAS
北大核心
2017年第1期104-109,共6页
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基金
国家自然科学基金资助项目:基于移动感知的室内指纹定位可通用性问题研究(61401300)
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文摘
针对指纹数据质量大幅下降的问题,提出了一种基于轨迹指纹建模的新型数据结构来替换原有的单点指纹,在兼容现有指纹定位框架的前提下,对传统离线指纹库进行了轨迹指纹库建模,同时也对在线采集的实时指纹进行了轨迹指纹映射。实验结果表明基于轨迹指纹优化的定位算法能够将室内指纹定位精度提高近一倍,定位性能明显优于其他单点室内指纹定位算法。
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关键词
指纹定位
众包方法
轨迹指纹
室内定位
接收信号强度
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Keywords
fingerprint positioning
crowdsourcing
trajectory fingerprint
indoor positioning
received signal strength
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分类号
TP393
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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