【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及街道空间评价，特别涉及一种基于深度学习的寒地城市街道空间疗愈性评价方法。
技术介绍
1、随着城市化进程的推进，“城市病”的健康问题逐渐凸显。在高密度的寒地城市人居环境影响下，人群生活方式向着高热量和低体力活动的方向迈进，同时巨大的生活工作压力给居民心理健康造成负面效益。街道空间除了交通联系纽带的基本功能之外，更承载了人们日常的社会活动，能为身处繁忙、高压生活中的人们提供最直接感知自然环境的外部空间。因此，充分发挥寒地城市街道空间的健康促进作用，以基础手段提升居民健康效益，是寒地健康城市建设的重要目标。
2、目前恢复性的研究环境主要以城市公园、绿地等自然环境为主，对于疗愈街道的评价研究较少，在研究方法层面，通常包括生理仪器测量方法与主观恢复性量表评价方法，然而仍采用传统评价方法，只能评估少量街道空间样本的疗愈性，难以进行大规模空间评估。此外，寒地城市街景全年季相变化明显，且萧瑟而又漫长的冬季极其容易诱发季节性抑郁症(seasonal affective disorder，sad)，但是目前的街道疗愈性评估方法并不...
【技术保护点】
1.一种基于深度学习的寒地城市街道空间疗愈性评价方法，其特征在于所述方法具体过程为：
2.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的寒地城市街道空间疗愈性评价方法，其特征在于：所述待评价街道空间图像数据集中包括：待评价街道空间每个预设观测点的图像数据。
3.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的寒地城市街道空间疗愈性评价方法，其特征在于：所述步骤二中的待评价街道图像特征包括：绿视率、天空开敞度、可步行度、界面封闭度、视域复杂度、人行拥挤度、机动交通影响度、慢行出现率、设施分布率、积雪承载能力指数、街道建筑暖色指数；
4.根据权利要求3所...
【技术特征摘要】
1.一种基于深度学习的寒地城市街道空间疗愈性评价方法，其特征在于所述方法具体过程为：
2.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的寒地城市街道空间疗愈性评价方法，其特征在于：所述待评价街道空间图像数据集中包括：待评价街道空间每个预设观测点的图像数据。
3.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的寒地城市街道空间疗愈性评价方法，其特征在于：所述步骤二中的待评价街道图像特征包括：绿视率、天空开敞度、可步行度、界面封闭度、视域复杂度、人行拥挤度、机动交通影响度、慢行出现率、设施分布率、积雪承载能力指数、街道建筑暖色指数；
4.根据权利要求3所述的一种基于深度学习的寒地城市街道空间疗愈性评价方法，其特征在于：所述街道空间疗愈性评价模型，通过以下方式获得：
5.根据权利要求4所述的一种基于深度学习的寒地城市街道空间疗愈性评价方法，其特征在于：所述s1中的获取街景图像数据库，并对街景图像数据库进行数据清洗，获得清洗后的街景图像数据库，按照时间将清洗后的街景图像数据库中的图像分为寒地城市冬季街景图像、寒地城市过渡季街景图像、寒地城市夏季街景图像，具体为：<...
【专利技术属性】
技术研发人员：陈剑飞，孟雪，张岩，周小璐，连欣，陈祉蔚，王海峰，宋晓昀，
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：
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