基于计算机视觉技术的绿道动态视觉景观质量评价方法

本发明涉及绿道建设评价的，尤其涉及一种基于计算机视觉技术的绿道动态视觉景观质量评价方法。

背景技术：

1、作为一种独特的绿色基础设施，绿道是城市绿地系统的重要组成部分，与城市公园、居住区绿地、交通绿地等共同为城市居民提供丰富的文化以及生态系统服务；然而对于空间有限的城市来说，单纯通过增加绿色植被的面积来提高城市绿地系统的服务功能是不现实的，因此，提高质量对于更好的规划、建设和管理城市绿地系统具有重要的意义。

2、而提高与人们感知相关的景观质量来提升环境质量已被证明是一种可行的方案，在环境感知和美学满意度的评估中，视觉的影响最大，景观的视觉质量在环境规划和管理中起着重要作用。

3、随着计算机视觉技术的发展，视觉景观质量评价方法在“主观感受的客观表现”中取得了突破，景观元素的物理特征与景观美学满意度之间存在相关性，通过提取关键影响因素和可见特征的比例可以评估景观的质量。

4、但是，传统的公园绿地景观设计和评价已不能适应人们对于绿道的景观追求，人们在骑行运动状态下对绿道和两边景观环境形成的视觉空间的骑行体验，是由一系列互动景观元素形成的动态视觉信息流；此外，绿道景观审美感知的过程是利用景观要素的物理特征作为刺激，唤起与人们审美欣赏相关的视觉和心理反应，通过相关的感知过程和干扰认知建设来判断绿道景观设计的质量；因此，明确绿道景观要素的动态感知特征，并建立适用于绿道的视觉景观质量评价框架，对指导绿道景观设计具有重要的科学意义。

技术实现思路

1、本部分的目的在于概述本发明的实施例的一些方面以及简要介绍一些较佳实施例。在本部分以及本申请的说明书摘要和发明名称中可能会做些简化或省略以避免使本部分、说明书摘要和发明名称的目的模糊，而这种简化或省略不能用于限制本发明的范围。

2、鉴于上述现有存在的问题，提出了本发明。

3、为解决上述技术问题，本发明提供如下技术方案：采集绿道数据并对其进行转换、筛选、过滤和验证，得到基于人眼视域的绿道图像以及分布点位数据，形成绿道视觉景观图片数据集；

4、采集绿道两侧土地利用数据；

5、基于深度卷积神经网络对绿道视觉景观要素量化，对所述绿道视觉景观图片数据集中的绿道视觉景观图片进行语义分割，得到绿道动态视觉景观要素指标；

6、利用计算机视觉技术，计算所述绿道视觉景观图片的色彩丰富程度、颜色协调度和视觉熵指数；

7、通过spsspro平台的数据分析对量化后的所述绿道动态视觉景观要素指标与土地利用景观特征的关系进行相关性分析，得到所述绿道动态视觉景观要素指标与土地利用特征的对应关系。

8、作为本发明所述的基于计算机视觉技术的绿道动态视觉景观质量评价方法的一种优选方案，形成绿道视觉景观图片数据集，包括：

9、在植被茂盛季节，选择晴好天气，进行数据搜集工作；

10、将全景运动相机固定在交通工具距离地面1.5m处，同时要求交通工具本身对视野无遮挡，以20km/h的速度匀速行驶，拍摄视频；

11、使用gps轨迹记录仪或手机app应用同步记录行驶轨迹；

12、利用python中的opencv库，从每100帧抽取一张图像，剔除图像中畸变严重、非正常遮挡的部分，将图像数据进行清洗处理，建立绿道视觉景观图片数据集。

13、作为本发明所述的基于计算机视觉技术的绿道动态视觉景观质量评价方法的一种优选方案，将行驶轨迹导出后，利用arcgis10.7软件加载，根据清洗后图片数量，利用arcgis10.7软件的沿线创建新点工具等距离创建点，同时根据绿道串联的公园位置标注节点，两节点间的绿道作为一个基本评价单元，进而得到基于人眼视域的绿道图像以及分布点位数据。

14、作为本发明所述的基于计算机视觉技术的绿道动态视觉景观质量评价方法的一种优选方案，采集绿道两侧土地利用数据，包括：

15、利用arcgis10.7软件的邻域分析中的缓冲区工具，沿绿道建立100m范围的缓冲区；

16、根据第三次全国国土调查土地利用分类要求统计所述缓冲区范围内各土地利用类型面积，并合并为生态用地、农业用地、建设用地；

17、统计得到绿道两侧生态用地、农业用地以及建设用地分别占评价单元内缓冲区总面积的比值。

18、作为本发明所述的基于计算机视觉技术的绿道动态视觉景观质量评价方法的一种优选方案，基于深度卷积神经网络对城市视觉景观要素量化；采用deeplabv3+模型对所述数据集中的绿道视觉景观图片进行语义分割，并对绿道视觉景观图片中各类要素的像素占比率进行统计，得到图像景观要素占比；结合计算机视觉技术计算绿道动态视觉景观质量评价指标。

19、作为本发明所述的基于计算机视觉技术的绿道动态视觉景观质量评价方法的一种优选方案，还包括：

20、使用spsspro平台数据分析模块中的综合评价算法中的层次分析法计算各指标权重，权重结果需通过一致性检验；

21、使用spsspro平台数据处理模块中的数据标准化方法中的归一化工具对各指标进行归一化后消除量纲差异，再进行视觉景观综合评价，其数学表达公式如下：

22、

23、其中，pi为第i个评价单元的视觉景观质量，wij为第i个评价单元的第j个评价指标的权重，pij为第i个评价单元的第j个评价指标值。

24、作为本发明所述的基于计算机视觉技术的绿道动态视觉景观质量评价方法的一种优选方案，其特征在于：

25、使用spsspro平台数据处理模块中的pearson相关性分析计算绿道动态视觉景观质量各指标与生态用地、农业用地与建设用地之间的相关性；

26、利用spsspro的输出结果，分析土地利用变量对绿道动态视觉景观质量的影响。

27、作为本发明所述的基于计算机视觉技术的绿道动态视觉景观质量评价方法的一种优选方案，其特征在于：

28、将绿道动态视觉景观质量等级划分为5个等级，基于等级阈值、自然断点法或风险等级标准，分析绿道动态视觉景观质量评价结果空间分布情况；

29、结合土地利用情况，对生态用地、农业用地以及建设用地占比进行分析。

30、本发明的有益效果：本发明基于计算机视觉技术构建绿道动态视觉景观质量评价体系，借助大数据与深度卷积神经网络技术，提高了绿道动态视觉景观评价中获取公众认知数据的代表性与量化绿道动态视觉景观评价指标的准确性；同时，通过相关性分析，获得了绿道动态视觉景观评价中评价指标与土地利用特征的对应关系，构建了分层级的评价指标体系，提升了评价的科学性与说服力，形成了一整套标准化且定量的绿道动态视觉景观评价流程。

技术特征：

1.一种基于计算机视觉技术的绿道动态视觉景观质量评价方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的基于计算机视觉技术的绿道动态视觉景观质量评价方法，其特征在于，形成绿道视觉景观图片数据集，包括：

3.根据权利要求2所述的基于计算机视觉技术的绿道动态视觉景观质量评价方法，其特征在于，将行驶轨迹导出后，利用arcgis10.7软件加载，根据清洗后图片数量，利用arcgis10.7软件的沿线创建新点工具等距离创建点，同时根据绿道串联的公园位置标注节点，两节点间的绿道作为一个基本评价单元，进而得到基于人眼视域的绿道图像以及分布点位数据。

4.根据权利要求1所述的基于计算机视觉技术的绿道动态视觉景观质量评价方法，其特征在于，采集绿道两侧土地利用数据，包括：

5.根据权利要求1所述的基于计算机视觉技术的绿道动态视觉景观质量评价方法，其特征在于，基于深度卷积神经网络对城市视觉景观要素量化；采用deeplabv3+模型对所述数据集中的绿道视觉景观图片进行语义分割，并对绿道视觉景观图片中各类要素的像素占比率进行统计，得到图像景观要素占比；结合计算机视觉技术计算绿道动态视觉景观质量评价指标。

6.根据权利要求5所述的基于计算机视觉技术的绿道动态视觉景观质量评价方法，其特征在于，还包括：

7.根据权利要求1所述的基于计算机视觉技术的绿道动态视觉景观质量评价方法，其特征在于：

8.根据权利要求1所述的基于计算机视觉技术的绿道动态视觉景观质量评价方法，其特征在于：

技术总结
本发明公开了一种基于计算机视觉技术的绿道动态视觉景观质量评价方法，包括：采集绿道数据并对其进行转换、筛选、过滤和验证，得到基于人眼视域的绿道图像以及分布点位数据，形成绿道视觉景观图片数据集；采集绿道两侧土地利用数据；基于深度卷积神经网络对绿道视觉景观要素量化，对绿道视觉景观图片数据集中的绿道视觉景观图片进行语义分割，得到绿道动态视觉景观要素指标；利用计算机视觉技术，计算绿道视觉景观图片的色彩丰富程度、颜色协调度和视觉熵指数；通过SPSSPRO平台的数据分析对量化后的绿道动态视觉景观要素指标与土地利用景观特征的关系进行相关性分析，得到绿道动态视觉景观要素指标与土地利用特征的对应关系。

技术研发人员：祁曌,金晓斌,李书明,彭桥,洪步庭,周寅康
受保护的技术使用者：南京大学
技术研发日：
技术公布日：2024/10/31