基于街景图像的环境要素对包容度及居民属性偏好性影响分析

摘要

包容度是指城市空间对不同属性群体的开放性和可及性，偏好性则是不同居民属性群体对环境要素的喜好和选择偏向性，两者共同反映了城市对多样化需求的适应性和满足程度.因此，探究环境要素与包容度及居民属性偏好性的关系，对于“以人为本”视角下的城市规划具有重要参考意义.以往的城市包容度及居民偏好性研究多基于访谈和调查问卷等方式，存在成本高、效率低、样本有限等问题，故本研究基于计算机视觉技术，从居民属性多样性的角度提出了一种新的包容度量化指标，探究了成都市清源、同德社区中影响包容度的环境要素，并进一步挖掘了环境要素对偏好性的影响.具体而言，首先，利用Segformer模型提取街景图像中环境要素的语义信息，并统计其所占视觉比例.接着，利用Paddle Detection模型提取街景图像中的人群属性信息，在此基础上构建包容度指标并将其进行空间分布可视化，再利用皮尔逊相关系数分析环境要素与包容度之间的关系.同时，利用皮尔逊相关系数分析环境要素对不同居民属性的影响，得到偏好性.结果表明：（1）研究区域内整体包容度值较高且呈现空间同质性，同德社区的包容度值相对清源社区较高且更为向中心区域集中；（2）研究区域内环境要素对包容度有显著影响；（3）研究区域内不同属性群体对不同环境要素存在显著偏好性.基于研究结论，提出以下规划建议：应协调建筑、墙体与天空的配比；科学管理车辆；道路的宽度和布局应满足不同交通工具的需求；人行道上应设置并维护无障碍通道；适当保留植被.本研究为优化成都市规划布局和推动社区治理精细化提供了科学依据.

关键词

街景图像 / 包容度 / 偏好性 / 人群属性 / 计算机视觉