一种基于深度学习的历史城区风貌完整度评价方法和系统

本发明涉及一种基于深度学习的历史城区风貌完整度评价方法和系统，方法包括：获取多个点位的城市街景图像数据；针对所述城市街景图像数据提取城市街景图像的天空占比和绿视率，分别作为街廓尺度空间特征和自然要素空间特征，计算城市街景图像的店招色彩数和色彩和谐度作为建筑色彩空间特征，计算城市街景图像的传统材质占比和材质一致性作为材质机理空间特征；针对所述城市街景图像数据，获取基于ELO评分算法得到的专家评分；基于所述各类空间特征和小规模专家评分数据集构建并训练基于人工神经网络的评价模型，利用所述评价模型实现历史城区风貌完整度评价。