一种基于安全感知的寒地街道空间品质评价方法、系统、计算机设备和可读存储介质技术方案

一种基于安全感知的寒地街道空间品质评价方法、系统、计算机设备和可读存储介质，属于街道空间品质评价技术领域，解决寒地街道空间品质安全感知评价结果的可靠性与合理性低问题。本发明专利技术的方法包括：确定寒地街道安全感知相关的街道空间环境要素指标；分别对交通安全要素指标、防卫安全要素指标和活动安全要素指标进行软件建模；获取不同等级要素指标的赋值方式；获取目标街道的交通安全、防卫安全和活动安全的评价结果；利用李克特量表，以专家打分的方式，获取目标街道的心理安全评价结果；对交通安全、防卫安全、活动安全和心理安全评价结果进行权重计算，获取目标街道的安全感知评价结果。本发明专利技术适用于基于安全感知的寒地街道空间品质评价。道空间品质评价。道空间品质评价。

【技术实现步骤摘要】
一种基于安全感知的寒地街道空间品质评价方法、系统、计算机设备和可读存储介质


[0001]本申请涉及街道空间品质评价
，尤其涉及基于安全感知的寒地街道空间品质评价。

技术介绍

[0002]街道是与人们日常生活联系最为紧密城市公共开放空间，安全需求是人们除生理需求之外最重要的基本需求，寒地街道相比于普通街道来说存在更多安全方面的问题，了解寒地街道空间品质要素与安全感知的关系有助于揭示其构成要素和作用机理。
[0003]安全感知是指当行人处于街道空间时，空间环境是否会对行人的心理与精神状况造成焦虑、恐惧等负面影响的一种安全意识或评价，这种安全感知不局限于犯罪恐惧感，还与街道物质空间环境本身及人在街道中进行各项活动的安全性存在关联。安全感知既关系着人的幸福，也影响公共空间的活力。当人们感到不安全时，可能会约束自己的行为，减少出行活动。因此，对于与人们的生活息息相关的街道来说，提升安全感知是必不可少的重要环节。
[0004]现有的街道安全感知的测量方法大多为专家打分法，通过文献整理统计与街道安全感知相关的空间环境要素，通过匿名方式征询有关专家的意见，对每个指标要素进行打分与权重的赋值，对专家意见进行统计、处理、分析和归纳，客观地综合多数专家现有的经验，经过多轮意见征询、反馈和调整后，最终得到街道安全感知的评价体系。
[0005]大多数既有研究在确立街道安全感知评价体系的过程中采用的专家打分法通常是基于专家现有的经验累积，这种打分方式较为客观，鲜少有研究从使用者的主观角度对安全感知做出回应，且没有对各个指标要素有直观的视觉感受，从而导致评价结果的准确性低、合理性低，从而不能全面准确地反映寒地街道空间品质。

技术实现思路

[0006]本专利技术目的是为了解决现有寒地街道空间品质评价结果的准确性与合理性低的问题，提供了一种基于安全感知的寒地街道空间品质评价方法、系统、计算机设备和可读存储介质。
[0007]本专利技术是通过以下技术方案实现的，本专利技术一方面，提供一种基于安全感知的寒地街道空间品质评价方法，所述方法包括：
[0008]步骤1、确定寒地街道安全感知相关的街道空间环境要素指标，所述街道空间环境要素指标包括交通安全要素指标、防卫安全要素指标、活动安全要素指标和心理安全要素指标；
[0009]步骤2、分别对所述交通安全要素指标、防卫安全要素指标和活动安全要素指标进行软件建模，具体为：
[0010]分别将所述交通安全要素指标、防卫安全要素指标和活动安全要素指标划分若干
个等级，对每个等级的交通安全要素指标、防卫安全要素指标、活动安全要素指标进行街景图像模拟；
[0011]步骤3、利用李克特量表，根据所述模拟的街景图像进行安全感知，获取不同等级要素指标的赋值方式；
[0012]步骤4、根据所述赋值方式，获取目标街道的交通安全、防卫安全和活动安全各要素指标的评价结果；
[0013]步骤5、利用李克特量表，以专家打分的方式，获取目标街道的心理安全要素指标评价结果；
[0014]步骤6、通过软件以专家打分的方式计算交通安全、防卫安全、活动安全和心理安全各要素指标的权重，，对所述交通安全、防卫安全、活动安全和心理安全的评价结果进行加权计算，获取目标街道的安全感知评价结果。
[0015]进一步地，所述交通安全要素指标包括街道绿视率、街道高宽比、街道围墙视率、机动车干扰度、标识设施密度；
[0016]防卫安全要素指标包括人行道宽度、活动空间宽度、休憩设施密度、环卫设施密度；
[0017]活动安全要素指标包括街道功能密度、出入口密度、界面渗透性、灰空间遮蔽度；
[0018]心理安全要素指标包括维护和清洁、路面铺装度、建筑设计美感、空间色彩丰富度。
[0019]进一步地，所述交通安全要素指标、防卫安全要素指标和活动安全要素划分为四个等级。
[0020]进一步地，所述对每个等级的交通安全要素指标、防卫安全要素指标、活动安全要素指标进行街景图像模拟，具体包括：
[0021]对所述街道绿视率、街道围墙视率的街景图像模拟方法，包括：在控制其他街道空间环境要素指标相同的情况下，对树木间距、围墙高度建立四个等级的划分，通过Photoshop直方图计算四个等级树木间距、围墙高度的街道绿化率、街道围墙视率；
[0022]所述街道高宽比、机动车干扰度、标识设施密度的街景图像模拟方法，包括：在控制其他街道空间环境要素指标相同的情况下，对车行道宽度、机动车间距、标识设施间距建立四个等级的划分，计算四个等级车行道宽度、机动车间距、标识设施间距的街道高宽比、机动车干扰度、标识设施密度；
[0023]所述人行道宽度、活动空间宽度的街景图像模拟方法，包括：在控制其他街道空间环境要素指标相同的情况下，对人行道宽度、活动空间宽度建立建立四个等级的划分，统计四个等级的人行道宽度、活动空间宽度；
[0024]所述休憩设施密度、环卫设施密度的街景图像模拟方法，包括：在控制其他街道空间环境要素指标相同的情况下，对休憩设施间距、环卫设施间距建立四个等级的划分，计算四个等级的休憩设施密度、环卫设施密度；
[0025]所述界面渗透性的街景图像模拟方法，包括：在控制其他街道空间环境要素指标相同的情况下，对建筑底层界面玻璃的间距建立四个等级的划分，通过Photoshop直方图计算四个等级玻璃间距的界面渗透性；
[0026]所述街道功能密度、出入口密度、灰空间遮蔽度的街景图像模拟方法，包括：在控
制其他街道空间环境要素指标相同的情况下，对功能的间距、建筑长度、灰空间宽度建立四个等级的划分，计算四个等级功能间距、建筑长度、灰空间宽度的街道功能密度、出入口密度、灰空间遮蔽度。
[0027]进一步地，所述赋值方式通过实验者对不同等级要素指标进行安全感知评价所获得。若干实验者对不同等级要素指标的模拟街景图像进行安全感知评价，通过李克特量表的方式从交通安全、防卫安全、活动安全三个方面进行安全感知评价。每一等级要素指标基于安全感知的赋值方式即为若干实验者对这一等级要素指标安全感知评价分数的平均值。
[0028]进一步地，步骤4，具体包括：
[0029]所述街道绿视率、街道围墙视率的评价结果的获取方法，具体包括：采用SegNet卷积神经网络结构对街景图片的绿视率、围墙视率进行解析，通过Keras搭建SegNet神经网络对图像进行语义分割，计算得出每张街景图片的绿视率、围墙视率，取平均值作为该街道的绿视率数据与围墙视率数据，分别判断街道绿视率、街道围墙视率的等级，根据对应等级的街道绿视率、街道围墙视率的赋值方式进行赋值，获取该等级的街道绿视率、街道围墙视率的安全感知评价结果；
[0030]所述机动车干扰度、标识设施密度的评价结果的获取方法，具体包括：采用R
‑
CNN算法进行车辆、标识设施目标的检测与识别，统计检测出的车辆、标识设施数量，计算得出每张街景图片中的机动车干扰度、标识设施密度，取本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于安全感知的寒地街道空间品质评价方法，其特征在于，所述方法包括：步骤1、确定寒地街道安全感知相关的街道空间环境要素指标，所述街道空间环境要素指标包括交通安全要素指标、防卫安全要素指标、活动安全要素指标和心理安全要素指标；步骤2、分别对所述交通安全要素指标、防卫安全要素指标和活动安全要素指标进行软件建模，具体为：分别将所述交通安全要素指标、防卫安全要素指标和活动安全要素指标划分若干个等级，对每个等级的交通安全要素指标、防卫安全要素指标、活动安全要素指标进行街景图像模拟；步骤3、利用李克特量表，根据所述模拟的街景图像进行安全感知，获取不同等级要素指标的赋值方式；步骤4、根据所述赋值方式，获取目标街道的交通安全、防卫安全和活动安全各要素指标的评价结果；步骤5、利用李克特量表，以专家打分的方式，获取目标街道的心理安全要素指标的评价结果；步骤6、通过软件以专家打分的方式计算所述交通安全、防卫安全、活动安全和心理安全各要素指标的权重，对所述交通安全、防卫安全、活动安全和心理安全各要素指标的评价结果进行加权计算，获取目标街道的安全感知评价结果。2.根据权利要求1所述的一种基于安全感知的寒地街道空间品质评价方法，其特征在于，所述交通安全要素指标包括街道绿视率、街道高宽比、街道围墙视率、机动车干扰度、标识设施密度；防卫安全要素指标包括人行道宽度、活动空间宽度、休憩设施密度、环卫设施密度；活动安全要素指标包括街道功能密度、出入口密度、界面渗透性、灰空间遮蔽度；心理安全要素指标包括维护和清洁、路面铺装度、建筑设计美感、空间色彩丰富度。3.根据权利要求1所述的一种基于安全感知的寒地街道空间品质评价方法，其特征在于，所述交通安全要素指标、防卫安全要素指标和活动安全要素划分为四个等级。4.根据权利要求2所述的一种基于安全感知的寒地街道空间品质评价方法，其特征在于，所述对每个等级的交通安全要素指标、防卫安全要素指标、活动安全要素指标进行街景图像模拟，具体包括：对所述街道绿视率、街道围墙视率的街景图像模拟方法，包括：在控制其他街道空间环境要素指标相同的情况下，对树木间距、围墙高度建立四个等级的划分，通过Photoshop直方图计算四个等级树木间距、围墙高度的街道绿化率、街道围墙视率；所述街道高宽比、机动车干扰度、标识设施密度的街景图像模拟方法，包括：在控制其他街道空间环境要素指标相同的情况下，对车行道宽度、机动车间距、标识设施间距建立四个等级的划分，计算四个等级车行道宽度、机动车间距、标识设施间距的街道高宽比、机动车干扰度、标识设施密度；所述人行道宽度、活动空间宽度的街景图像模拟方法，包括：在控制其他街道空间环境要素指标相同的情况下，对人行道宽度、活动空间宽度建立作为四个等级的划分，统计四个等级的人行道宽度、活动空间宽度；所述休憩设施密度、环卫设施密度的街景图像模拟方法，包括：在控制其他街道空间环
境要素指标相同的情况下，对休憩设施间距、环卫设施间距建立作为四个等级的划分，计算四个等级的休憩设施密度、环卫设施密度；所述界面渗透性的街景图像模拟方法，包括：在控制其他街道空间环境要素指标相同的情况下，对建筑底层界面玻璃的间距建立四个等级的划分，通过Photoshop直方图计算四个等级玻璃间距的界面渗透性；所述街道功能密度、出入口密度、灰空间遮蔽度的街景图像模拟方法，包括：在控制其他街道空间环境要素指标相同的情况下，对功能的间距、建筑长度、灰空间宽度建立四个等级的划分，计算四个等级功能间距、建筑长度、灰空间宽度的街道功能密度、出入口密度、灰空间遮蔽度。5.根据权利要求1所述的一种基于安全感知的寒地街道空间品质评价方法，其特征在于，所述赋值方式包括不同等级要素指标的评价分数。6.根据权利要求2所述的一种基于安全感知的寒地街道空间品质评价方法，其特征在于，步骤4，具体包括：所述街道绿视率、街道围墙视率的评价结果的获取方法，具体包括：采用SegNet卷积神经网络结构对街景图片的绿视率、围墙视率进行解析，通过Keras搭建SegNet神经网络对图像进行语义分割，计算得出每张街景图片的绿视率、围墙视率，取平均值作为该街道的绿视率数据与围墙视率数据，分别判断街道绿视率、街道围墙视率的等级，根据对应等级的街道绿视率、街道围墙视率的赋值方式进行赋值，获取该等级的街道绿视率、街道围墙视率的安全感知评价结果；所述机动车干扰度、标识设施密度的评价结果的获取方法，具体包括：采用R
‑
CNN算法进行车辆、标识设施目标的检测与识别，统计检测出的车辆、标识设施数量，计算得出每张街景图片中的机动车干扰度、标识设施密度，取平均值作为该街道的机动车干扰度数据与标识设...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈剑飞，叶洋，潘文特，赵彤，李书颀，贾超智，李泽楷，洪侃，卢昱，
申请(专利权)人：哈尔滨工业大学建筑设计研究院有限公司，
类型：发明
国别省市：