摘要
本申请涉及一种使用全景图片的城市微空间优化方法及系统。所述方法包括:获取训练数据集,所述训练数据集至少包括城市微空间的全景图片数据及对应的到达人群感知满意度评分;基于训练数据集构建城市微空间的感知评价的深度学习模型;使用构建好的城市微空间感知评价深度学习模型对目标微空间进行感知评价;基于城市微空间感知评价深度学习模型的预测结果和多模态大模型输出城市微空间的优化方法及优化后全景效果图。采用本方法集成了数据采集、感知评价和方案生成等多个模块,实现了端到端的微空间更新规划决策支持。与传统方法的分散、不连贯性相比,该系统提供了更加系统化和一体化的解决方案,有助于提高城市规划决策的效率。
技术关键词
深度学习模型
全景效果图
空间优化方法
大语言模型
图片
数据
空间优化装置
多模态
生成提示词
图像
措施
图文
格式
计算机设备
视角
决策
模块
存储器
训练集
处理器
系统为您推荐了相关专利信息
机器人位姿
关键帧
激光点云数据
匹配误差
激光雷达传感器
骨髓细胞图像
识别方法
异常细胞
样本
神经网络模型识别
遗传算法
大语言模型
数据生成方法
计算机程序产品
数据生成装置