基于计算机视觉的USGGS行人视觉感知特征研究——以天津市市内六区为例

摘要：【目的】绿化资源配置是城市公共空间优化的重要环节之一，对居民生活质量的提升有着积极的作用。城市街道绿化是行人视觉环境中的主要景观感知要素，对行人视觉感知具有较为显著的影响，然而较少有研究注意到城市街道绿化泛类结构（Urban Street Greening General Structure，USGGS）对行人视觉感知的影响。【方法】为了进一步提升行人视觉感知，本研究采用百度街景数据，利用DeepLabV3+神经网络模型，对天津市市内六区街道物质空间要素进行分割，并探讨USGGS与行人视觉感知之间的关系。【结果】研究发现，不同类型的USGGS不仅对行人视觉感知有不同程度的影响，也与场所属性密切相关。【结论】因此，提升城市街道环境质量需要考虑行人视觉感知特征，通过配置合理地USGGS以及适当的种植点位以匹配适应周围场所的属性，助推城市更新工作的精细化管理，高效地提升城市人居环境质量。