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Quantifying Visual Navigation in Campus Open Spaces Using a Computer Vision Model
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OA
AI
DOI：10.1155/hbe2/8537833.png)
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摘要
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本研究提出了一种专门设计的框架，用于测量和量化学术校园环境中的视觉体验。该框架旨在满足分析空间体验的定量方法需求，重点关注建成环境的关键要素，如可见天空、绿植和空间围合。尽管该框架强调视觉要素，但其目的并非分析更广泛的感官或情感体验，而是为未来研究探索这些维度奠定基础。研究方法利用配备数字相机和GPS传感器的智能手机，捕捉参与者自由行进时校园开放空间的第一人称视觉数据。采用计算机视觉技术，包括实例分割和卷积神经网络，对每个视频帧中的建筑和自然要素进行分类。该过程量化了参与者所遇视觉元素的比例构成，如绿植、开放天空、步道、建筑及其他结构。该框架实现为可生成定量结果的Python模型。此外，通过集成地理信息系统（GISs）进行空间分析，以识别导航和视觉参与模式，增强了分析能力。这一综合方法不仅量化了空间视觉属性，还解释了其对校园用户行为和体验的影响。该框架提供了对导航选择、视觉体验及校园场景类型的理解与分析见解。研究结果旨在通过探索自然运动模式与视觉偏好的联系，帮助城市设计师更好地理解大学学生对开放空间的需求。本研究补充了其他定性方法，为校园空间利用提供了更全面的视角。
Keyword:
computer vision
convolutional neural networks
instance segmentation
navigation behavior
spatial analysis
university open spaces
期刊
IF:
3
论文数:
700
被引数:
2.3K
机构
引用论文
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