摘要
本发明公开了一种基于AI多源融合及视觉补偿的室外热舒适评价系统及方法。本发明的方法包括:第一,同步获取现场微气候物理参数、GPS时空坐标及第一人称视角的三维街景图像;第二,获取行人主观感知数据;第三,对街景图像进行像素级解析,量化要素的视野指数,作为视觉补偿机制的关键特征;第四,构建时空对齐的多模态综合数据集,并构建高精度热舒适度预测模型;第五,引入SHAP框架对模型进行深度解释,量化并揭示微气候物理参数与视觉环境要素对主观热舒适度的独立及交互影响。本发明通过量化“视觉清凉”效应,为以人为本的城市规划与气候适应性设计提供了精细化、可解释的科学决策工具。
技术关键词
热舒适评价
深度学习语义分割
XGBoost算法
视觉
街景
计算机可执行指令
舒适度
数据
地理信息系统
可解释人工智能
电容式湿度传感器
高精度温度传感器
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视野
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构建预测模型
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