基于图结构的顾及场景语义信息的情感感知量化方法

本发明公开了基于图结构的顾及场景语义信息的情感感知量化方法，首先，对街景影像的情感感知数据集进行标签转换预处理，为情感感知模型的训练提供数据来源。采用基于注意力机制的场景图生成模型进行迁移学习，获取用于情感感知的实体表示和实体关系表示。通过这些表示，生成节点特征和边特征，融合多维度图像特征以构建更为丰富的图结构特征。然后，应用置信度筛选规则对特征进行筛选，并基于筛选后的特征使用图卷积网络进行特征融合与训练。该方法的优势在于将街景影像中与情感相关的特征结构化为解释性强的实体和关系特征，最终实现情感感知的量化模型训练，以揭示城市外观与情感感知之间的联系，深化对城市街道物理外观的理解，进而辅助城市规划的决策。