专栏名称: 北京城市实验室BCL

发布北京城市实验室这一定量城市研究网络的最新研究：城市模型、大数据、开放数据、地理计算、空间分析

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论文推荐 | 基于自采集街景和深度学习的北京骑行环境风险评估

北京城市实验室BCL · 公众号 · · 2024-06-12 16:16

正文

导读

本期为大家推荐的内容为论文《基于自采集街景和深度学习的北京骑行环境风险评估》，作为封面文章发表在装饰期刊，欢迎大家学习与交流。

根据中国自行车协会的最新数据，截至2022 年，中国电动自行车的保有量已攀升至3.5 亿辆，逐渐成为众多市民的首选出行方式。然而，传统自行车与新型电动自行车的大规模并行使用，无疑加剧了骑行环境的安全风险。现有研究缺乏针对骑行环境安全评价的指标体系，无法对骑行环境中的潜在风险进行量化分析。在此背景下，本研究聚焦北京市四环内骑行环境的现状，以自采集的方式获取了北京四环内2963.4 公里道路共116107张骑行图像作为数据基础，构建了一套包含12 项风险因素的指标体系，并确定各风险因素的权重，以进行加权计算得到风险指数，最后构建计算机视觉模型识别各风险因素，并对识别结果进行聚类。本研究还在梳理北京市近年来慢行交通政策的基础上，结合风险因素识别结果，为未来北京市骑行环境建设提供了建议与参考。

论文相关

题目： 基于自采集街景和深度学习的北京骑行环境风险评估

作者： 吴其正, 苏南西 , 李彦, 龙瀛 *

发表刊物：装饰

DOI: 10.16272/j.cnki.cn11-1392/j.2024.03.015

基金资助： 自然资源保护协会(NRDC)、惠康基金会“Pathways to Equitable Healthy Cities”项目(编号：209376/Z/17/Z)；国家自然科学基金(编号：62394331、62394335)的共同资助；

论文展示（部分）

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更多相关的研究工作详见BCL的【 Street Urbanism 】单元链接：

https://www.beijingcitylab.com/projects-1/22-street-urbanism/

BCL北京城市实验室 “街道城市主义 ” （ Street Urbanism ）

请到「今天看啥」查看全文

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