一种基于深度学习的老旧小区改造空间感知及优化路径评估方法

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一种基于深度学习的老旧小区改造空间感知及优化路径评估方法
申请号:CN202411739299
申请日期:2024-11-29
公开号:CN119670999A
公开日期:2025-03-21
类型:发明专利
摘要
本发明提供了一种基于深度学习的老旧小区改造空间感知及优化路径评估方法,属于小区改造技术领域。所述一种基于深度学习的老旧小区改造空间感知及优化路径评估方法包括确立研究方法并建立评估系统模块、研究对象的选择以及研究数据的获取、明确研究数据的处理办法、构建街道空间客观环境感知的测度指标体系、街道空间客观环境感知的测度指标的标准化处理、街道空间客观环境感知的测度指标的权重设置。本发明通过构建街道空间客观环境感知的测度指标体系,从老旧小区的物质环境特征和人的主观感受两方面展开测度,为研究提供理论方法和支持,不仅关注物理环境的客观特征,还包括居民对其环境的主观感受,从而提供了一个更全面的评估框架。
技术关键词
路径评估方法 街道 小区 空间分布结构 分布特征 街景图片 指标 数据采集模块 街景数据 评估系统 基础地理信息数据 指数 特色 无人机航拍影像 建筑遗产保护 交通标识 激光雷达点云数据 人工神经网络模型
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