论文摘要
绿视率是用于绿色空间感知的直观评价标准,传统研究的绿视率多基于平面影像进行计算,不能完全反映三维空间中人对绿量的主观感受。基于全景影像,提出全景绿视率的概念,通过全景相机获取球面全景照片,将等距圆柱投影转换为等积圆柱投影,利用基于语义分割的卷积神经网络模型,自动识别植被区域面积以实现全景绿视率自动化识别和计量。通过比较5项卷积神经网络模型对绿视率的识别效果,显示出Dilated ResNet-105神经网络模型具有最高的识别准确度。以武汉市武昌区紫阳公园为例,对各级园路和广场的全景绿视率进行计算和分析。将卷积神经网络的识别结果同人工判别结果进行对比研究,结果显示:使用Dilated ResNet-105卷积神经网络对绿植范围识别的平均交并比（mIoU）为62.53%,与人工识别的平均差异为9.17%。全景绿视率自动识别和计算可以为相关研究提供新的思路,实现客观准确、快速便捷的绿视率测量评估。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 张炜,周昱杏,杨梦琪
关键词: 风景园林,绿视率,全景影像,等积投影转换,深度学习,卷积神经网络,语义分割
来源: 风景园林 2019年10期
年度: 2019
分类: 工程科技Ⅱ辑,信息科技
专业: 建筑科学与工程,计算机软件及计算机应用
单位: 华中农业大学园艺林学学院,农业农村部华中地区都市农业重点实验室
基金: 国家自然科学基金(编号51808245),中央高校基本科研业务费专项资金(编号2662017QD037)~~
分类号: TU985.14;TP391.41
DOI: 10.14085/j.fjyl.2019.10.0089.06
页码: 89-94
总页数: 6
文件大小: 2890K
下载量: 504
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标签：风景园林论文; 绿视率论文; 全景影像论文; 等积投影转换论文; 深度学习论文; 卷积神经网络论文; 语义分割论文;