基于YOLO与航拍时序影像的城市公园人群动态感知与活力测度——西安幸福林带实证研究

摘要：【目的】本研究旨在构建高精度人群动态监测方法，精准测度城市公园活力的时空分异格局，为公园服务效能评估与空间治理优化提供支持。【方法】以西安幸福林带为实证案例，基于无人机航拍时序影像数据，利用改进的YOLO模型实现行人目标的自动识别与时空定位；结合核密度估计与空间基尼系数，定量解析公园活力的时空分异特征及聚集程度。【结果】(1)公园活力呈“双峰”型时间分布模式，高峰出现在休息日10:00、16:00及工作日10：00、18:00，低谷均集中于12:00；(2)休息日人流量显著高于工作日（约2.2倍），活力分布更集中（休息日空间基尼系数0.400，工作日0.318）；(3)儿童游乐设施构成持续性高活力区；(4)时序空间基尼系数分析揭示了活力在时间维度上的集中与分散规律。【结论】所提出的“YOLO+航拍时序影像”方法实现了城市公园人群动态的高精度感知，不仅为城市公园活力评估、效能优化及空间治理提供了可迁移的技术范式，还为城市景观研究中人工智能与空间分析的融合，提供了方法层面的启示。