[發明專利]基于社交媒體圖像數據的城市風貌分析方法

有效

• 申請號: 202110280016.2
• 申請日: 2021-03-16
• 公開（公告）號: CN113159122B
• 公開（公告）日: 2022-03-15
• 發明（設計）人: 李朋龍;丁憶;羅莉;馬澤忠;肖禾;趙玲;李海峰;韋宏林;羅鼎;段松江;魏文杰;錢進;程麗丹;胡艷;殷明
• 申請（專利權）人: 重慶市地理信息和遙感應用中心;中南大學
• 主分類號: G06K9/62
• 分類號: G06K9/62;G06V10/764;G06V10/774;G06V10/74;G06V10/762
• 代理公司: 長沙大珂知識產權代理事務所(普通合伙) 43236
• 代理人: 王瓊琦

本發明公開了基于社交媒體圖像數據的城市風貌分析方法，方法包括：獲取社交媒體圖像數據；對數據集的樣本進行分類和去除噪聲；使用卷積神經網絡進行風貌學習；對樣本不平衡問題進行處理；進行遷移學習；對風貌特征進行聚類；計算城市間的風貌距離；分析城市間的風貌相似性及城市的細粒度風貌。本發明將城市風貌編碼為一組向量；解決了社交媒體圖像分布的不均衡問題；利用城市風貌向量定義了城市風貌距離，使用該距離能分析出不同城市如何表象出風貌相似和風貌相近的，能分析出風貌距離和地理距離的相關性；使用城市風貌向量為嵌入向量的聚類方法，能夠更細致地發現城市細粒度風貌。

技術領域

本發明屬于人工智能領域，具體涉及基于社交媒體圖像數據的城市風貌分析方法。

背景技術

城市風貌是指一個城市可以被視覺感知的特色，是城市身份、地域文化和城市魅力與活力的重要標志。它受物質環境和非物質環境共同影響，包括山水環境、開敞空間、建筑形體等景觀要素。受全球化影響，許多城市逐漸喪失特色，出現了“千城一面”的風貌趨同問題。近十年來，城市特色營造和城市風貌規劃已經備受重視，但是由于文化特色難以衡量，各城市之間的風貌獨特或相似程度不好評判，適用于城市風貌建設的科學定量方法和客觀分析技術仍有待完善。世界上沒有兩片完全相同的葉子，城市之間也不會完全的相同或者不同。提取城市的視覺特征、風貌特征，有利于將其作為城市設計、管理的依據，同時也作為游客們旅游時的參考。

許多研究者已經從視覺元素、要素類型等方面探討了城市的獨特性，也有人從特征圖的角度探索了城市的相似性與獨特性。對城市的風貌特征進行描述與表示有助于衡量城市間的獨特或相似程度，但是，較早的研究如專利文獻1-3，主要是依靠調查問卷和訪談的方式來探索城市的風貌特征，這些方法為今后的研究提供了很好的思路，但是該方法不能快速地捕獲關鍵的視覺信息，是一項非常耗時耗力的工作。圖像數據是客觀反映城市風貌的一種重要的信息媒介，同時也是以日常生活視角去觀察城市局部風貌的一種方式。隨著各種社交軟件(如Flickr、微博、Instagram)、網絡地圖服務(如：Google、騰訊)等的快速發展，圖像數據的獲取變得更加的容易，覆蓋城市各個角落的圖像數據也在日益增加。隨著計算機技術的日新月異，許多研究者開始重視針對城市圖像數據的挖掘與利用，如非專利文獻4探索最能體現巴黎城市特質的風貌元素，了解什么樣的陽臺或窗戶看起來最像巴黎；非專利文獻5探索是什么使倫敦看起來非常美麗、安靜和快樂。然而，由于已有技術無法處理海量圖像數據的任務需求，社會迫切需要更高效率、智能化的處理方法。近年來，隨著深度學習在計算機視覺領域的快速發展，非專利文獻6-9中，具有強大的學習能力與表達能力的卷積神經網絡在圖像分類、圖像場景識別等任務上取得了突破性進展。在城市圖像研究方面，非專利文獻10-12主要是涉及城市感知、城市和建筑風格以及地點識別與城市相似分析等相關研究。非專利文獻13中，Zhang等人建立了一個覆蓋18個城市的社交媒體數據集，使用一個深度卷積神經網絡圖像分類方法來衡量城市場景、物體的相似性，并發現城市整體的獨特性，但是他們沒有研究構成城市整體特色的細粒度風貌類型。

許多研究已經利用這兩種類型的數據全面了解了城市。非專利文獻14,15將網絡圖像數據用于旅游分析。非專利文獻10將街景影像主要用于對城市進行預測分析、城市安全性分析等。非專利文獻16中，周博磊等人利用網絡數據對7個城市進行了城市要素類型分析，并探討了城市間的相似性與差異性。還有非專利文獻17利用網絡圖像數據從城市整體的分布結構和獨特性等方面評價了不同城市的意象特征。非專利文獻18中，Kita利用Google街景影像的房屋圖像預測了車禍風險，提出了風險預測模型。非專利文獻19中，Salesses等人利用Google街景影像分析了4個城市的街道安全度。然而還沒有用網絡圖像數據進行城市風貌分析的研究。